“吴宫教练”的启示

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勋章
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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
2005年9月 荣获微软MVP称号
2008年1月 荣获微软MVP称号
2006年10月 荣获微软MVP称号
2004年9月 荣获微软MVP称号
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红花 2005年1月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2004年7月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2004年4月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2004年3月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年12月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年11月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年10月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年9月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年7月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年5月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
2003年4月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2003年8月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第二
2003年6月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第二
2003年3月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第二
2003年2月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2004年8月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第三
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Python + ElasticSearch:有了这个超级武器,你也可以报名参加诗词大会了!

正月十六,中国诗词大会第五季落下帷幕。从2016年2月12日第一季于开播,迄今恰好四周年。在这个舞台上,时年16岁的才女武亦姝、雨无阻的外卖小哥雷海为、端庄美丽的北京大学博士生陈更,不留遗憾的三季老将彭敏,都...

著名的朗诵稿.doc

永恒 等你, 在时间之外在时间之内, 等你, 在刹那, 在永恒 如果你的手在我的手里, 此刻 如果你的清芬 在我的鼻孔, 我会说, 小情人 诺, 这只手应该采莲, 在吴宫 这只手应该 摇一柄桂浆, 在木兰舟中 一颗星悬...

适合女生朗诵的诗歌五首.doc

永恒, 刹那, 刹那, 永恒 等你, 在时间之外在时间之内, 等你, 在刹那, 在永恒 如果你的手在我的手里, 此刻 如果你的清芬 在我的鼻孔, 我会说, 小情人 诺, 这只手应该采莲, 在吴宫 这只手应该 摇一柄桂浆, 在...

读《红楼梦》有感最新范文5篇800字_精选.doc

 读《红楼梦》有感范文一 “吴宫花草成幽径,晋代衣冠成古丘”读罢红楼,合上书细细品味,想想这个真实的故事,充满了太多的戏剧化和我们看来不可能的情感和悲欢离合,”满纸荒唐言,一把辛酸泪,都云作者痴,谁解...

《红楼梦》读后感优秀范文800字_精选.doc

 《红楼梦》读后感范文一 “吴宫花草成幽径,晋代衣冠成古丘”读罢红楼,合上书细细品味,想想这个真实的故事,充满了太多的戏剧化和我们看来不可能的情感和悲欢离合,”满纸荒唐言,一把辛酸泪,都云作者痴,谁解...

Python3 爬虫学习笔记 C08【解析库 Beautiful Soup】

文章目录【7.1】关于 Beautiful Soup【7.2】Beautiful Soup 的基本使用【7.3】节点选择器【7.3.1】元素选择【7.3.2】提取信息【7.3.3】嵌套选择【7.3.4】关联选择【7.4】方法选择器【7.4.1】find_all() 方法【7.4.2...

从来不曾忘记中考作文650字_精选.doc

 记得,来到向往已久的灵岩山,寻吴宫旧址,不由心潮澎湃。 妈妈说,雨后青砖难走。 可是偏爱青砖路,喜欢纯净的青灰色,喜欢冰凉的感觉,觉得诗情画意如经泼墨渲染的古画的曲径,喜欢离尘般的安逸意境。 青砖被...

爬虫

爬虫的分类: 通用: 聚焦:数据解析 增量式:监测 ...证书密钥加密: 什么是证书? 证书种包含的是经过数字签名的公钥 反爬: ...在headers种应用一个字典(请求头信息:UA) ...封装到一个字典中,字典需要作用到data或者...

爬虫基础 BeautifulSoup

文章目录1、从互联网加载2、从本地加载3、soup.tagname:匹配第一次出现4、soup.find():匹配第一次出现5、soup.find_all():匹配所有6、select:选择器,匹配所有(可层级)7、.text / .string / .get_text():获取...

爬虫之数据解析

bs4 xpath 爬虫的分类: 通用: 聚焦:数据解析 增量式:监测 http:客户端和服务器端进行数据交互的形式 证书密钥加密: 什么是证书? 证书种包含的是经过数字签名的公钥 ...封装到一个字典中,字典需要...

使用bs4和xpath做网页解析

在目录中新建一个示例文件,命名为python.html <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>测试bs4</title> </head> <body>.../div&g...

Spider(二):cookie和代理、正则表达式、xpath解析、xpath表达式

一、requests基于cookie操作 cookie概念:当用户通过浏览器首次访问一个域名时,访问的web服务器会给客户端发送数据,以保持web服务器与客户端之间的状态保持,这些数据就是cookie. cookie&...

3 爬虫解析 Xpath 和 BeautifulSoup

1.正则表达式 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 ... \s :所有的空白字符包,括空格、制表符、换页符等等。等价...

H5 文本对齐的方式

align="center" 居中对齐 align="left" 左对齐 align="right" 右对齐 &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;meta charset="utf-8"...&a

lxml模块(应用xpath技术)

一、lxml介绍  第三方库lxml是第一款表现出高性能特征的python xml库,天生支持Xpath1.0、XSLT1.0、定制元素类,甚至python风格的数据绑定接口。lxml是通过Cpython实现的,构建在两个C库上(libxml2和libxslt),为...

洋洋背古诗——寒假版

你好,亲爱的洋仔,这里是老爸在网络上开辟的一块小天地,记录你寒假即将背诵的诗词,相信今天的努力和付出, 在将来一定会开花结果,收获最美的果实。 ...再经过这个寒假的努力,很快就可以到四百首了,离中国诗词...

Python + ElasticSearch:有了这个超级武器,你也可以报名参加诗词大会了! | 博文精选...

来源 | CSDN 博客作者 | 天元浪子责编 |Carol出品 | CSDN云计算(ID:CSDNcloud)意犹未尽的诗词大会正月十六,中国诗词大会第五季落下帷幕。从2016年2月...

[转]古典诗词综述

一、古典诗词概述 诗词是我国文学作品中的两种体裁,但由于词是从诗中派生出来的文学体裁,也可以将诗词归为一类的。中国古典诗歌大体分为:(1)古体诗(古风):四言、五言、七言古体诗,乐府诗;...

爬虫学习笔记

文章目录0. 什么是爬虫?... Requests库2.1 作用2.2 爬取搜狗首页 0. 什么是爬虫? 通过编写程序,模拟浏览器上网,然后让其抓取数据的过程。 1. 常用请求头和响应头信息 1.1 常用请求头信息 ...User-Agent:请求载体的...

Python网络爬虫数据解析的三种方式

request实现数据爬取的流程: 指定url 基于request发起请求 获取响应的数据 数据解析 持久化存储 1.正则解析: 常用的正则回顾:... .... [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意...

js 选项卡 轮播图

&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt;  &lt;head&gt;  &lt;meta charset="UTF-8"&gt;  &lt;title&gt;&lt;/title&gt;  &lt;... 

Python网络爬虫-xpath模块

一.正解解析 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字、字母、... \s :所有的空白字符包,括空格、制表符、换页符等等...

【POJ2185】【KMP + HASH】Milking Grid

Description Every morning when they are milked, the Farmer John's cows form a rectangular grid that is R (1 <= R <= 10,000) rows by C (1 <= C <= 75) columns. As we all know, Farmer J...

爬虫之正则和xpath

一.正解解析 常用正则表达式回顾: 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字、字母、... \s :所有的空白字符包,括空格...

Python爬虫入门-2

robots.txt : UA: 1.指定url 2.发起请求 3.获取页面数据 4.数据解析 5.持久化存储 bs4: 实例化bs对象,将页面源码数据加载到该对象中 ...将标签中的文本内容获取 string text get_text() a['hr...

模板方法模式

定义 定一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。Template Method使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。 模板模式中有两个角色,抽象模板角色定义了一个或多个抽象操作以便...

个人简历模板

优质简历模板,目前最前全的模板收藏,需要换工作的小伙伴们可以试试

OpenGL-Shader

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性,介绍用法 6.性能调优,如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

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)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

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