高分探讨一个关键问题:大家是怎样进行编程的?

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黄花 2004年3月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第二
2003年5月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第二
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码路指南:为何你成不了编程高手?

前面讲到了程序员成为高手需要有一张地图,借助这样一张地图,程序员可以尝试成为架构师、Guru或者纯管理者。但这条路总是不会那么顺畅。 ...升级练功流的网游中总会给修仙的主人公设置下几大关卡,比如:金丹难...

大波经典编程书籍 + 配套实验环境上线,再也没借口说学不好编程了!

学习任何东西,都离不开好的老师和正确的学习方法,学习编程更是如此。学习编程,最好的老师莫过于本经典的教材,让你从开始就跟随着大牛的脚步,修炼最正统的内功;而最好的学习方法,莫过于动手...

NOIP复赛复习(十)怎样才能拿到高分

摘要 考场策略和程序测试是信息学竞赛中非常重要的环节,很多优秀的选手在很多比赛中总是会在这两个环节上犯下这样和那样的错误,导致得到的分数和...信息学竞赛本身是一个美好的东西,她包含着奋斗、努力、追求、

java计分系统编程代码_使用Java代码对实时系统进行编程

由于许多重要原因,Java语言在实时系统中的使用... Java实时规范(RTSJ)是一个开放规范,它扩展了Java语言,从而为使用该语言构建实时系统提供了更广泛的机会(请参阅参考资料 )。 实现RTSJ需要在操作系统,JRE和...

那个一年发四篇Cell的研究生,后来怎么样了?

我们听说过太多研究生期间的学霸,工作数年后,泯然众人矣。在离开研究生平台后,如何维持强大的科研创新能力?美国的Ronald D. Vale做出了榜样。读研究生的1985年,年仅26岁的Ro...

python算法详解豆瓣_豆瓣评分9.0以上的编程书,了解一下?

这份书单,你都读过了吗本书,很难说有绝对的优劣,毕竟,阅读者有所收获,已经是好书的最佳证明。然而,千人千面,大家学识层次和阅读心境都不一样,恐怕对一本书的评价也有较大的差异。今天,小编就为你盘点...

spring书籍推荐_大波经典编程书籍 + 配套实验环境上线,再也没借口说学不好编程了!...

学习任何东西,都离不开好的老师和正确的学习方法,学习编程更是如此。学习编程,最好的老师莫过于一本经典的教材,让你从一开始就跟随着大牛...无需安装复杂的编程环境,只需一个浏览器,即可在实践中学习这些经典...

本Python神经网络编程译著图书终于来啦

点击关注 异步图书,置顶公众号每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识​参与文末话题讨论,每日赠送异步图书——异步小编是的,第本Python...这本书小编第次见到是在3月前的重点品答辩会,毫无疑问,高分...

从技术角度探讨:深度传感器行业有哪些发展机会

来源:仪商网以前,我们一直认为传统相机将3D世界转换为2D图像,已可以满足我们对于图像的应用,而2D图像中丢失的三维似乎并不重要。但随着计算机视觉(CV)的飞速发展以及与深度学习的结合,...

什么是机器学习?有哪些分类?到底有什么用?终于有人讲明白了

导读:在业界,近些年来机器学习在人机对弈、语音识别、图像识别等场景下取得了蓬勃发展,引发了人们对人工智能改造未来社会的无限热情和期待。但在学界,却有不少科学家指出了机器学...

精进:如何成为一个很厉害的人--作者:采铜

文章目录精进:如何成为一个很厉害的人序 用更勇敢的方式去生活01 时间之尺 我们应该怎样对待时间活在“全部的现在” 从当下出发,联结过去与未来那么,一个人应该怎样对待时间呢?不同场合,不同的时间视角由当下向...

李开复给大学生的第4封信:大学四年应是这样度过

李开复给大学生的第四封信:大学四年应是这样度过 开复老师: 就要毕业了。 回头看自己所谓的大学生活, 我想哭,不是因为离别,而是因为什么都没学到。 我不知,简历该怎么写,若是以往我会让它...当他们被第次补考

深度学习的视觉跟踪:一个全面的调查

本篇文章翻译自篇外文文献,仅供学习之用。 Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey Seyed Mojtaba Marvasti-Zadeh, Student Member, IEEE, Li Cheng, Senior Member, IEEE, Hossein Ghanei...

告别低分辨率网络,微软提出高分辨率深度神经网络HRNet | CVPR 2019

来源 | 微软研究院AI头条(ID:MSRAsia)作者简介:孙可,中国科学技术大学信息学院在读博士生,目前在微软亚洲研究院视觉计算组实习,导师是王井东和肖斌老师。他的研...

[转载] 为什么全球最好的大学大半在美国?看看美国的孩子是怎么念书的

文章对中美高等教育状况做了较深刻的描述,有助于纠正国内大学生错误的认知与学习观念,我们...庆幸于看到这样的篇文章,这无疑是对像我这样颓废的大学生重重的扇了记耳光,羞愧之下谨将所得铭记于心。深表谢意。

【GPU精粹与Shader编程】(八) 《GPU Pro 1》全书核心内容提炼总结

 本文由@浅墨_毛星云 出品,...本文是【GPU精粹与Shader编程】系列的第八篇文章,全文共两万余字。文章盘点、提炼和总结了《GPU Pro 1》全书总计22章的核心内容。 题图来自《荒野大镖客2》。     全文内容...

python 神经网络编程 视频 张粤磊_python神经网络

当前,深度学习和人工智能的发展和应用给人们... 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于...

关于代码审查的一些探讨和总结

融合机器审查和人工审查九、评审的关键操作十、评审的关键原则十一、代码评审的常见问题11.1 缺少注释和变更说明11.2 变量作用域过大11.3 缺少阶段性结果11.4 日志打印问题 原文地址: 博客园:张飞洪:说透代码评审...

MEC 在自动驾驶领域的应用探讨

摘要:MEC 是满足 5G 关键性能指标的使能技术,也是赋能自动驾驶技术的关键技术之。首先介绍了自动驾驶的分级标准,讨论了两种不同的技术实现路径和两阶段的发展步骤,研究自动驾驶对网络能...

【GPU精粹与Shader编程】(二) 《GPU Gems 1》全书核心内容提炼总结 · 上篇

 本文由@浅墨_毛星云 出品,首发于知乎专栏,转载请注明出处   文章链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35974789       题图背景来自《战神4》。   系列文章前言 ...我们知道,《GP...

便利蜂创始人数字化经验分享:如何用全链路数字化 重塑零售业

今年是便利蜂成立的第三年,短短时间,已在北京地区实现盈利。若是按照便利店行业规模,一家便利店从开业到盈利一般要经过7年营运周期,而便利蜂提早实现了这一点。这一点得益于便利蜂从创立之初就确...

Cell:深刻反思肠道菌群与人类疾病研究,是时候将微生物组研究拉回正轨了

撰文 | 珊今责编 | 兮2020年1月23日,加拿大University of Alberta的Jens Walter在Cell发表观点文章Establishing or Exagg...

WebRTC 的现状和未来:专访 W3C WebRTC Chair Bernard Aboba

WebRTC 无疑推动和改变了互联网视频,而这仅仅是刚刚开始,除了大家熟悉的 WebRTC-PC、Simulcast 和 SVC,有太多的新技术和新架构出现在 WebRTC 新的标准中,...

Nature综述: 关键物种对于微生物菌群结构和功能的驱动作用

本文转载自“微生态笔记”,己获授权。标题Keystone taxa as drivers of microbiome structure and functioning期刊Nature ...

《JavaScript专家编程》——9.4 度量JavaScript代码质量

本节书摘来自异步社区《JavaScript专家编程书中的第9章,第9.4节,作者:【美】Mark Daggett(达格特)著,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 9.4 度量JavaScript代码质量 为了让计算精度上升...

未来生活进行时: 畅想未来新兴技术40年——百大趋势性技术汇总(中)

未来生活进行时: 畅想未来新兴技术40年——百大趋势性技术汇总(中) ...著名的“技术奇点”理论提出者,来自美国的...然后他们吃惊地发现他一直以来坚信的一个直觉论点:在人类历史上,技术发展的速度并不是均匀

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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