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进士 2006年 总版技术专家分年内排行榜第四
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铜牌 2006年3月 总版技术专家分月排行榜第三
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微软MVP 2005年7月 荣获微软MVP称号
2006年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2005年4月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2005年2月 硬件使用大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2006年5月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2005年12月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2005年5月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2004年10月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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蒋晟

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提问的智慧

Copyright (C) 2001 by Eric S. Raymond中文版Copyleft 2001 by D.H.Grand(nOBODY/Ginux)英文版:http://www.tuxedo.org/~esr/faqs/smart-questions.html中文版:...

CSDN论坛--提问的智慧

在 黑客 的世界,你所提技术问题的回答很大程度上取决于你提问的方式与解决此问题的难度,本文将教你如何提问才更有可能得到满意的答复。 开源程序的使用已经很广,你通常可以从其它更有经验的用户而不是黑客那里...

提问的智慧 | 推荐好文

点击上方“朱小厮的博客”,选择“设为星标”后台回复”加群“加入公众号专属技术群翻译:Gasolin来源:uee.me/cCQau前言最近皮皮在翻阅资料的时候看到一篇...目录简介在提问之前当你提问时慎选提问的论坛Stack O...

数本管理学书籍小

书籍其实就是对日常生活、工作的总结,是对日常中并没有总结或不懂得总结的人们进行的总结叙述。 企业成员怕的不是管理者,而是背后的管理制度,从侧面也反映了成员潜意识认可了企业某些方面,从而才愿意去遵守。...

正确提问与回答

原文链接:http://bbs.csdn.net/smart_questions#Question_07引言在 *** 的世界,你所提技术问题的回答很大程度上取决于你提问的方式与解决此问题的难度,本文将教你如何提问才更有可能得到满意的答复。开源程序的...

如何聪明的提问(转载)

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/zebra007/article/details/427328 How To Ask Questions The Smart Way 译者 D.H....

给学弟学妹的建议

目前的互联网行业已经...面试的难度可以说一年比一年难,学的人越来越多,你竞争的也越来越多,特别是像面试阿里、腾讯、字节跳动这样的大厂,你可能要更多人去竞争。“面试造火箭,入职拎螺丝”想想也是正常...

提问的学问

一般来说我是不会再博客上转载的 如果有东西我觉得很有用 我会放在链接里面 不过这篇文章,实在是我太需要了.所以转载了过来 为什么需要这样一篇文章 因为不会用google的寄生虫实在太多了. 多到我不得不回答...

提问的智慧 How To Ask Questions The Smart Way

How To Ask Questions The Smart Way 提问的智慧 Copyright (C) 2001 by Eric S. Raymond 英文版:http://www.tuxedo.org/~esr/faqs/smart-questions.html  目录 1. 简介2. 提问之前3. 怎样提问4. 谨慎选择论

作为项目经理如何大客户沟通打交道

我在《如何逃离垃圾客户》的故事4“大客户的诱惑” 里讲述了一个严重失败的合作案例。估计很多想干外包或者想兼职接单的人看完都受不了:“什么客户都可能是垃圾,干项目随时可能遇上各种鬼事,单子还怎么接, 外包...

一篇经典的求职经历博客,值得深入研究学习

工作刚刚落实,论文也刚完成,终于有时间对自己的求职历程及求职经验进行总结了。应同学要求,最近准备书写系列文章“我的求职历程及经验分享”,请大家关注,谢谢! (一):求职历程总结 ...

提问的智慧 如何得到好的帮助(转)

第 1 页 提问之前 第 2 页 怎样提问 第 3 页 三思而后问 Copyright (C) 2001 by Eric S. Raymond,中文版Copyleft 2001 by D.H.Grand(nOBODY/Ginux);英文版:http://www.tuxedo.org/~esr/faqs/smart-questions.html...

提问的智慧[转载]

提问的智慧[转载][@more@]提问的智慧[转载](dumm注:原文作者Eric是开放源码界的元老,著名的《教堂与市集》等论文就是他写的,也是Netscape在开放浏览器代码,进而产生Mozilla项目的重要顾问) Copyr...

大型网站架构改进历程

前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训,两天12个小时信息量非常大,知识的广度难度也非常大,培训完后我很难 完整理出全部听到的知识,今天我换了个思路是回味这次培训,这个...

CSDN前1000名博主

排名:1 原创:2166 粉丝:7180 积分:181660 等级:10stpeace的专栏中国本博客供大家交流,欢迎各抒己见。博文中的内容禁止用 yuanmeng001 排名:2 原创:5286 粉丝:10660 积分:170616 等级:10袁萌专栏...

提问的智慧-对自己学习之路的一次反思

这取决于挖出 答案的难度,同样取决于你提问的方法。本指南旨在帮助你提高发问技巧,以 获取你最想要的答案。 首先你必须明白,***们只偏爱艰巨的任务,或者能激发他们思维的好问题。 如若不然,我们还来干吗?如果...

提问的智慧(转载)

说明:最开始看到这篇文章是在白云黄鹤BBS的某个版面,现在收录到blog里,就去翻出了原出处 How To Ask Questions The Smart Way 译者 D.H.Grand[本站会员]

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提问的智慧 如何得到好的帮助

提问的智慧 如何得到好的帮助 文章作者:D.H.Grand 第 1 页 提问之前 第 2 页 怎样提问 第 3 页 三思而后问  Copyright (C) 2001 by Eric S. Raymond,中文版Copyleft 2001 by D.H.Grand(nOBODY/Ginux)...

tipdm_CarsAnalysis_src:泰迪杯C组题,数据分析答题原始码-源码

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

SpringCloud微架构

SpringCloud是现在热门的RPC开发框架,也是以后的RPC开发趋势。在本套课程之中将为读者详细的讲解分布式技术的发展历史、以及各种分布式开发优缺点,同时详细的分析了整个SpringCloud中所涉及到的技术点以及相关作用。 本课程将基于Rest服务、SpringSecurity访问进行讲解,详细的讲解了Eureka注册发现服务、Eureka-HA机制、服务部署处理、Ribbon负载均衡、Feign接口映射、Hystrix熔断处理、Zuul代理访问等SpringCloud核心内容。随后在基础内容的讲解基础上又为读者讲解了SpringCloudConfig、GITHUB服务配置、消息服务、服务监控等辅助内容。

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

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)

web课程设计网页设计源代码

利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

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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