一个菜鸟问题!(救命呀)

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菜鸟救命了!!!

菜鸟救命!!用CSerialPort类,数据接收问题 modbus规约 OnCommunication(WPARAM ch, LPARAM port)

【深度】没看过这篇,不要告诉我你懂无人机

【摘要】科普,我们是认真的!大家好!我是无人机本机。我的全名叫“无人驾驶飞机”,英文缩写为“UAV”。如果你认为无人机这个黑科技高富帅家族是...而我,作为民用无人机家族的一个现代分支,我是一名90后,1991年...

菜鸟实在找不出问题出在哪里了,已经奄奄一息,各位神,救命吧!!!

毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法

我问了身边10大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。

菜鸟求助!CSS位置定位

是非人生 — 一个菜鸟程序员的5年职场路 第2节

是非人生 — 一个菜鸟程序员的5年职场路第2节 作者: 花8 天涯IT: http://cache.tianya.cn/publicforum/content/itinfo/1/77229.shtml 日期:2008-2-20 20:11:32  2 —— 构造函数(2)  大一的上学期开了...

菜鸟求救!!!winfrom中combox绑定数据之后,显示时总是显示读出数据的第项,怎么让combox为空?...

窗体加载时,combox中的值总是为读出数据的第项,我想在窗体加载时,清空combox,大侠,救命啊!!!!我的绑定数据代码为:Core.FuelRecord fr = new Core.FuelRecord();this.combox1..DataSource = fr.GetRecord...

经历≠经验,码农如何工作10年依然是菜鸟

一个2年“工作经验”的工程师水平可能远高于一个10年“工作经历”的工程师。如果程序员在35岁的时候,“工作经验”与刚毕业的时候差别不大,则其不可替代性就不高,很难在大龄时具备足够竞争力。大龄程序员,跟应该...

cad在哪里设置图幅大小_看就懂!菜鸟也能快速入门CAD,关键掌握这4诀窍...

、最好是人教最快速入门AutoCAD的方法自然是有人教,现实是很少有人能手把手的教你,既然最简单的方法以及pass,不如试试视频教学,网络上有很多种,集中选择一套反复观看就可以。二、CAD快捷键快捷键是高效率的...

救命啊,涵数中的COUNT执行问题!

android菜鸟!阿里P8架构师的Android大厂面试题总结,灵魂拷问

今天就分享一下大厂面试难点和面经,主要是希望能够激励到同样被学历所困扰的技术人,能够对职业生涯和技术规划有一个参考价值,感谢! 都说程序员是在吃青春饭,这一点的确有一点对的成分,以前我不这么认为,但...

菜鸟求c友们的帮助!!!

如图的实验四怎么做? 本人求各位c友们能写一个简单易懂的答案![图片](https://img-ask.csdn.net/upload/201611/08/1478609590_315577.png)

只小菜鸟的面试之路

转载出处 写在前面 ...校招像一个登山的过程,要一步一个脚印,不能因为某些失败,就半途而废,行百里者半九十,念念不忘,必有回响,只要一路坚持下来,就会有所收获。据身边所见,大部分一直坚持面试...

救命啊 大侠们 帮帮这只受伤的菜鸟吧 socket域名解析问题

mfc检测一个目录是否产生新文件_近2万字详解JAVA NIO2文件操作,过瘾!

点击上方“码农沉思录”,选择“设为星标”优质文章,及时送达从classpath中读取过...这符号的时候,行代码让人激动不已:竟然提供直接读出bytes字节的方法。byte[] bytes = Test .class .getResourceAsStream...

如何准备校招技术面试+只小菜鸟的面试之路

校招一路走来很幸运,从最初的迷茫,到偶尔的被否认,然后慢慢调整心态,有缺憾才能有进步,正视的自己不足,静下心努力提高,勇敢尝试各种面试机会,因上努力,果上随缘...

菜鸟请求帮忙,大虾救命

3.5 菜鸟无畏——《逆袭大学》连载

返回到【全文目录】 目录 3.5 菜鸟无畏 我是菜鸟,我怕啥? 抄之有道 ...3.5 菜鸟无畏 ...高中的数学课中有“算法初步”的一个模块,势单力薄,似乎也并未在学生头脑中留下什么印象。 当开始进...

是非人生——一个菜鸟程序员的5年人生路

请关注:http://topic.csdn.net/u/20080318/10/e4543fc2-d726-465c-bc95-fea14b92db1d.htmlhttp://topic.csdn.net/u/20080318/10/e4543fc2-d726-465c-bc95-fea14b92db1d.html 《是非人生——一个菜鸟程序员

[转] 菜鸟用英文做presentation

记得当年在美国做博士后期间,参加一个硕士生的课程作业报告,当时是晚上,很多学生老师在听,一个中国学生准备讲.其实他的ppt做得很不错,但能看出来他当时非常紧张.一开始他原本想说“大家晚上好”,可一张嘴就来了一句...

只Java小菜鸟的面试之路

面试像一个登山的过程,要一步一个脚印,不能因为某些失败,就半途而废,行百里者半九十,念念不忘,必有回响,只要一路坚持下来,就会有所收获。据身边所见,大部分一直坚持面试下去的同学,最后都拿到了满意的...

新手前端不要慌! 给你✊10根救命稻草

????放假了特意给大家坐火车打发时间写了这篇工具收集类的小文, 让大家轻轻松松学知识, ?...”, 其实js发展这么多年,常见的功能在github上都是可以找到的, 下面我就给大家拿出我收藏多年的"救命插...

hashmap java 便利_只Java小菜鸟的面试之路

前言面试像一个登山的过程,要一步一个脚印,不能因为某些失败,就半途而废,行百里者半九十,念念不忘,必有回响,只要一路坚持下来,就会有所收获。据身边所见,大部分一直坚持面试下去的同学,最后都拿到了满意的...

一个高速公路交警的救命忠告

一定要看完,也许真的能挽救一个生命. 尽量不要上高速开车和坐车.尤其是长途客车走高速(出事的太多了). 原文见《羊城晚报》3.25----26日B5版,题目为"一个高速公路交警的忠 告",署名:高健 正文: ...

高手给菜鸟学习Linux的10建议

随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windows的经验...例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linux 的基

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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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