痛苦中。。。。。。放了N分,放完了。

VB > VB基础类 [问题点数:250分,结帖人qyh]
qyh
等级
本版专家分:540
结帖率 100%
等级
本版专家分:136
qyh
等级
本版专家分:540
等级
本版专家分:2773
等级
本版专家分:2523
等级
本版专家分:3046
等级
本版专家分:4
等级
本版专家分:244
勋章
Blank
黄花 2007年2月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:178
勋章
Blank
黄花 2001年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:10187
等级
本版专家分:12494
qyh

等级:

MyBatis 快速入门和重点详解

1.定义 MyBatis 是一款优秀的持久层框架,...MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库的记录。 官网 http...

【JAVA面试】java面试题整理(3)

java面试题整理(3) JAVA常考点3 目录 1. 讲下JAVA的运行时区域 1 2、简单说下垃圾回收机制 2 ...5、 MySQL存储引擎的MyISAM和InnoDB区别 7 6、B树与B+树简明扼要的区别 11 6、 解决哈希冲突的三种...

MySQL库分表方案

一、Mysql库分表方案 1.为什么要分表: 2. mysql proxy:amoeba 3.大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表 4. 利用merge存储引擎来实现分表 二、数据库架构 1、简单的MySQL主从复制: 2、MySQL垂直...

Java虚拟机 - JVM是什么?

JVM是帮助Java程序开发者在开发过程无需考虑无用的资源需要进行回收,避免内存溢出等问题且实现在不同平台上运行Java程序。 如: 开餐馆,你每天要把店铺的垃圾拉到垃圾厂去,如果你不拉或忘记拉,越积...

【毕业N年系列】 毕业第二年

距离上一篇【毕业N年系列】 毕业第一年已经过去一年时间了。时间过的很快,也过的很慢,为什么这样说呢?时间过的快可以用朋友的一条动态来表达:【这半年不像是过了180天,倒像是一天过了180遍】,瘟疫肆虐于神州,...

用a卡还是n卡_游戏主机显卡用N卡还是用A卡呢?

对于有选择恐惧症的朋友们,攒机是非常痛苦的事情。特别是似懂非懂的状态下。如何选择CPU如何选择显卡都是非常难抉择的。今天我们就来讨论下如何给我们的游戏主机选择显卡。 现在目前市场上可以分为两大类。一类是...

全渠道零售台与数字化转型(1)-台的前世今身

本系列博客的目标是计划使用近半年时间创造: ... 全渠道零售台与数字化转型(2)-台给企业业务带来什么实际的价值 全渠道零售台与数字化转型(3)-台给企业技术带来什么实际的价值? 全渠...

Mysql库分表方案

Mysql库分表方案   1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。   ...

java的debug_Javadebug的使用

Eclipse调试常用技巧发表时间:2010-04-06最后修改:...开始工作后,一个星期过去了,在一个 1 、 2 百万行的系统找 Bug,我依然在用 System.out ,当时最痛苦的就是修改代码,每次找到疑似 Bug,就输出一下,然后...

Mysql库分表,你需要看看这篇!

Mysql库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql有一...

VB.NET使用Directsound9之简单播放

大家还是尽快放弃VB6吧,我从97年开始用,现在终于也到了.Net了,中间的痛苦可想而知。尤其是服务器编程,.NET会方便很多。客户端随着XP的推广跟windows update的升级,也快了,别到时候别没有准备。    我的...

mysql库、分表解决方案

一、Mysql库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql...

如何快速成为一个运维工程师

首先先看图:下面是运维工程师至少要能做以下的工作:1,网络工程师的工作你至少要能配置CISCO 6509以下的设备,熟悉各种网络协议,否则网络出问题的时候你会傻掉。2,系统工程师的工作你至少要理解各种系统服务,在...

mysql 的库分表操作

转自:http://wentao365.iteye.com/blog/1740874  刘文涛 ...这里讲的是理论。路由机制和同步机制一般写在业务逻辑代码里和使用一些成熟的mysql 框架和插件(amoeba,Cobar) 解决。 单库单表  ...单库单表是最常见

多条目展示+视频播放

compile 'com.android.support:design:26.+' compile 'com.hjm:BottomTabBar:1.1.1' compile 'com.jakewharton:butterknife:7.0.1' compile 'io.reactivex:rxandroid:1.1.0' compile 'com.squareup.retrofit2:retrof

mysql 数据库 分表后 怎么进行分页查询?Mysql库分表方案?

1.如果只是为了分页,可以考虑这种分表,就是表的id是范围性的,且id是连续的,比如第...Mysql库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我...

关于数据库的库分表

什么是库分表 从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上...mysql有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们

mysql库分表分页查询语句_mysql 数据库 分表后 怎么进行分页查询?Mysql库分表方案?...

2.如果是其他的分表方式,建议用sphinx先建索引,然后查询分页,我们公司现在就是这样干的Mysql库分表方案1.为什么要分表:当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有...

mysql的库分表

一、为什么要分表和分区?我们的数据库数据越来越大,随之而来的是单个表数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用...行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操...

MySQL 库分表,写得太好了!

amp;utm_campaign=client_share&timestamp=1549497188&app=news_article&utm_source=mobile_qq&iid=59568063679&utm_medium=...

mysql数据库分表后怎么进行分页查询?Mysql库分表方案?

1.如果只是为了分页,可以考虑这种分表,就是表的id是范围性...Mysql库分表方案1.为什么要分表:当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目...

zoj分类

zoj分类 搜建模搜来的。。。 ...#1110 Dick and Jane 胡乱枚举收缩一下情况就可以了。...#1115 a[i+1] = a[i] 的全部数位上的加起来,直到剩下一个,直接模拟。...#1716 简单的二维数组区间求和,

大学英语综合教程一 Unit 8 课文内容英译 中英翻译

  大家好,我叫亓官劼(qí guān jié ),在CSDN记录学习的点滴历程,时光荏苒,未来可期,加油~博客地址为:亓官劼的博客 本文原创为亓官劼,请大家支持原创,部分平台一直在盗取博主的文章!!! 博主...

mysql库分表

单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db,所有的用户都可以在db库的user表查到。  单库多表  随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的...

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

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)。

相关热词 c# 自动截屏 c#查找子目录文件 c# 分隔栏 c#异步什么时候执行 c# 开源 管理系统 c#对象引用 c#正则表达式匹配文件名 c# 开源库 c#两个程序间通信 c# 区块链特点