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面试必备好文丨面试官:进程和线程,只问19个问题

以下文章来源于程序喵大人 ,作者程序喵大人 ...在操作系统中可以有多进程在运行,可对于CPU来说,同一时刻,一CPU只能运行一进程,但在某一时间段内,CPU将一时间段拆分成更短的时间片,CPU不停的在各个进.

来吧!一文彻底搞定哈希表!

,足以说明它是使用非常频繁的玩意儿,而且像你说的HashMap和HashTable之类的与哈希这个词肯定是有关系的,那哈希是啥玩意啊,这个咱们还是得先来搞明白啥是哈希表。???? 我们看看百科解释吧: 散列表(Hash ...

机器学习概念和经典算法,用大白话你讲清楚了!入门必看

尽管数据分析实际工作中用到机器学习的机会真的不多,但觉得它仍是数分从业者所需的技能之一,所以今天篇文章,主要对那些想了解机器学习的人做一简单的介绍。不涉及高级原理,只用简单的语言来谈现实世界的...

已拿 offer!一非 985/211 的普通二本学生从毕业季到职场的面经分享!

原本并没有想记录自己的求职经历,但是Jjk一路走下来的艰辛、曲折、各种各样压力、精神的承受程度(斗罗大陆中唐三的精神凝聚之智慧头骨,可见其重要性,哈哈是一动漫迷),开销呼吸都觉得困难。...

机器学习的通俗讲解!

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习,不错过Datawhale干货译者:Ahong,来源:dataxon机器学习人人都在谈论,但除了...

离考研复试还剩一星期!为了中科大该准备什么?!

以为会过一五一小长假才出通知,没想到老师们五一不放假……之前断断续续复习的内容也记不太牢,感觉很慌!剩下6天,需要重新温习之前复习的知识,还要准备项目的东西,免得老师问起来忘记了!唉……现在有点千...

Linux面试题(2020最新版)

文章目录Linux 概述什么是LinuxUnix和Linux有什么区别?什么是 Linux 内核?Linux的基本组件是什么?Linux 的体系结构BASH和...Linux系统安装多桌面环境有帮助吗?什么是交换空间?什么是root帐户什么是LILO?什...

计算广告小窥[]要啥自行车!

本人能力有限,更缺乏实践经验,文章内容多为书籍和论文的读后感,若有不当或者错误之处,还望各位同学指出,定悉心求教。在此,向编写《计算广告》的刘鹏和王超两位老师致谢,向各位paper作者致谢。

各位大鸟能帮我这个菜鸟解释下运算符的重载是干什么用的吗?我们的老师布置了一道题,用一般方法写的来...

ML学习分享系列3_计算广告小窥[]要啥自行车!

提笔写篇博客,的内心是惶恐的。原因很简单,作为一资历尚浅的研究生,是没有资格对计算广告这样一伟大的行业、领域和学科来评头论足的。之所以这么做,一是总结自己已掌握的知识,二是降低同学们的学习成本...

一口气拿到了 8 Offer,该怎么选择?

一口气拿到了 8 Offer,该怎么选择?周六在外面玩儿,突然收到一条信息:大漠老师好,终于加上你的好友了,我有一紧急的问题想请教。现在手上有8 Offer,...

工作3月,被捅了2684刀!

看到一组图片,真实得想哭。 扎心。 工作后,平均每3月,就要被捅2684刀!!(不要问怎么算出来的!) 真的好怀念,那张还没被工作日过的脸啊!!...为什么职场这么难?...因为职场就像月球表面——处处...每个问题,...

花了五小时的时间,将全部文章详细整理出来了,千万不要错过!

整理 | JackTian 微信公众号 | 杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet) 在整理公众号2019年度所有文章汇总之前,发过两次,具体如下: 2018年度所有文章汇总 2019年度上半年所有文章汇总 从运营公众号以来,杰哥每隔...

什么?!NEON还要优化?

作者:十曰立 链接:...來源:简书 官网介绍: NEON宏观介绍 NEON Programmer’s Guide Version: 1.0 直观认识 ...Arm NEON technology is an advanced SIMD (single instruction multiple data...

面试官:会玩牌吧?给我讲讲洗牌算法和它的应用场景吧!

点击上方蓝色字体,关注 ——一在阿里云打工的清华学渣!有一次参加面试,面试官问:“会玩牌吧?”内心:“咋滴,是要玩德州扑克(或者炸金花),赢了他就能通过面试么?”结果……没想到面...

3万字的Java虚拟机学习笔记,首次公开分享,还贴心准备了PDF!

java虚拟机一直属于比较难的一知识点,很多初学者会不知如何...当我们完成一java文件的编写,然后经过javac命令的编译成了class文件,这个class文件除了有类的版本,方法,字段和接口信息以外,还有一项重要的信.

两年经验斩获蚂蚁/头条/PingCAP Offer,牛逼哈!

想着可以总结一下经验,分享一下自己一段”骑驴找马”过的心路历程。当然,一家之言,难免粗浅,如有不妥,敬请指正。 全文有点长,假如只对一家公司感兴趣的话可以直接跳过去: 准备过程 面试: PingCAP ...

现在大学生都学Python了,读者解答个问题

​文 |刘坏坏 来源:小白编程指北「ID: common_first」 篇文章是我们「薛定谔的 21 天入门 Python 计划」的第三篇,本来就想写「条件判断...正好和今天的主题呼应,那今天就拿这个例子,诸位小白大人讲解一...

【C/C++】C语言特性总结

之前都是在Windows环境学习,这次把重心放在Linux环境,这次的复习源于基础,但是要高于基础。 文章目录工具gcc编译器VS2019C语言编译过程C语言代码主体必要内容C语言数据类型关键字常量变量进制表示s...

为了拿到 Google offer,做了哪些努力?

点击上方“码农突围”,马上关注,每天早上8:50准时推送真爱,请置顶或星标原标题|How IgotintoGoogle 本文转载自:AI科技评论两月的旅程...

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

f作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年10月。 出处: ...然后push自己抽出时间来写篇blog的原因也非常简单: 写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解之后,小伙伴们纷纷表示『好像很高级的样纸,

学了那么多年设计模式依然不会用!那可真蠢!

什么是设计模式?设计模式(Design Pattern)代表了最佳的实践,通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题...

初探Java设计模式2:结构型模式(代理模式,适配器模式

喜欢的话麻烦点Star、fork 文章也将发表在的个人博客,阅读体验更佳: www.how2playlife.com 结构型模式 前面创建型模式介绍了创建对象的一些设计模式,节介绍的结构型模式旨在通过改变代码结构...

《从零走向专业,面试产品经理岗位必须掌握的7高效方法》

编者荐语: 推荐“阿镜老师”的面经分享,万字长文,建议收藏...阿境从个人方面、公司方面、项目方面、产品基础知识方面、人事问题方面、提前准备方面、开放性问题方面方面来介绍产品经理在面试中能够遇到...

条博客开始转变!

尽人事,听天命!

北复交浙科航邮中上科保研之路

事实证明,的各高校复试时间竟然严丝合缝,完全不给我喘息的机会,也许今天还在上海明天就得在北京了,因为自己没有一特别明确的目标所以广撒网,这种战术的弊端在于疲于应付各个面试了导致最后没有一特别...

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分钟写出万字形式主义大作

栗子 鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI万字申请,废话报告,魔幻形式主义大作怎么写?朋友,狗屁不通文章生成器了解一下。GitHub上,这个富有灵魂的...

IT行业都有哪些职位,初学者如何选择才能够快速进入这个行业?

另外,篇回答从头到尾都是自己的个人偏见,绝对不客观,也绝对不会为本答案负责。 所以,有自己正常思维的请不要再看下去了。】 互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一月,半年,或者一年超过其他行业...

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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