欢迎来到“Python进阶”专栏！来到这里的每一位同学，应该大致上学习了很多 Python 的基础知识，正在努力成长的过程中。在此期间，一定遇到了很多的困惑，对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。...

前段时间读了吴军的《文明之光》，书中讲到了笛卡尔著名的《方法论》，笛卡尔系统地阐述了科学的研究方法，笛卡尔指出，研究问题的方法应该分四个步骤： 1.不盲从，不接受任何自己不清楚的真理。 对于一个命题要...

一个真正的高手，其实应该有能力用一套方法论去解决问题的所有，不管这个问题再难，再新鲜，再简单都能搞定。 什么是问题？一言以蔽之，问题来源于现实与目标的差距。 因此，问题产生的原因可能是： ...

这是我的第076篇原创文章，记录网络工程师行业的点点滴滴，结交IT行业有缘之人 ...首先，所有最重要的就是你要有坚定不移的信念学习网络工程师 ...相信你自己完全可以做到这是所有的重中之重，因为如果你没有信心...

同时，在解决方案销售与售前咨询领域奋斗十多年，无论售前萌新还是老司机都会问我一个问题，售前到底需要什么能力！？ 这个问题我回答过N次，至少写过两次文章，可能大家以前只见树木不见森林，现在我觉得有必要...

一、DBA技术 　1、作为一个DBA，你必须要精通SQL命令、各种数据库架构、数据库管理和维护、数据库调优，必要的时候，还需要为开发人员搭建一个健壮、...便于数据库基于服务器问题出现的时候，能够及时提出解决方案...

这是一本小书，只有145页，7万字左右，花2个小时就能读完，但你会学到立马提高你解决问题能力的10多种方法。

主流浏览器兼容性问题与解决方案 　所谓的浏览器兼容性问题，是指因为不同的浏览器对同一段代码有不同的解析，造成页面显示效果不统一的情况。在大多数情况下，我们的需求是，无论用户用什么浏览器来查看我们的网站...

注意:我们应该花80%的精力放在 拆解 定位问题 20% 去解决问题(合理) 明确和理解问题 在写代码出现bug的时候 我们都会去看日志,调试 靠编程软件来解决. 这一步就是 找问题. 如果报一个404 无法说明更详细的错误原因...

常见浏览器兼容性问题与解决方案　所谓的浏览器兼容性问题，是指因为不同的浏览器对同一段代码有不同的解析，造成页面显示效果不统一的情况。在大多数情况下，我们的需求是，无论用户用什么浏览器来查看我们的网站...

实话实说，我一向不太喜欢Pandas，因为它的功能实在太过强大了，想要熟练地驾驭它，对于我这样的中老年人...正是因为他们在Pandas的使用过程中，不断地向我咨询问题，我在帮他们解决问题的过程中，也逐渐熟悉了Pandas。

在这个时代，仅凭个人努力，是远远不够的，你需要先理解时代的趋势，找到系统的杠杆点，个人的力量才会被放大。

一行代码解决各种IE兼容问题,IE6,IE7,IE8,IE9,IE10 前端面试秘籍,欢迎star! 在网站开发中不免因为各种兼容问题苦恼，针对兼容问题，其实IE给出了解决方案Google也给出了解决方案 百度也应用了这种方案去解决IE的...

《命名规范》 1、 文件头：必须包含正确的版权信息和声明。可以包含简短说明、设计工程师名字和电子邮箱、版本几对该文件进行更改的列表。 格式：/*-------------------------------------------------------------...

2018年泰迪杯总结——最全的数学建模、数据挖掘比赛入门 期待已久的泰迪杯数据挖掘比赛从3月1日开启到今天4月15日已经结束了，不同于美赛等数学建模比赛，它耗时更长，赛题难度更大，需要处理的数据更加庞大（奖金...

前后花了近一个月的时间，终于将古典所著的《跃迁——成为高手的技术》一书全部读完。总体而言，这本书正如作者在文末交代的那样：”当我决定写这本书的时候，我就希望这是一本不同于我过去的书，...

问题解决力 ([日]大前研一 斋藤显一) 从麦肯锡的新员工培训中总结出来的问题解决法（1） 从麦肯锡的新员工培训中总结出来的问题解决法 　身为一名经营顾问，30年来，我的工作就是协助企业，向他们提供帮助。我...

之前装过无数遍windows系统，对系统分区神马的也算比较了解，以为安装CentOS的过程应该也差不多，但是没想到遇到两个比较重要的问题，百度了一番才恍然大悟，特此记录一下，对初学者应该有多帮助。 　第一个问题：...

如果在同一进程内开启的excel表格，是很容易在A表格跟B表格之间互相link内容随时更新的。 但是，如果C盘和D盘被严格地隔离了，在C盘开启...还有好多出如此类的问题，希望能找到在Windows底层的编程高手长期合作啊~~

各位高手您们好，我最近接手公司里一个比较棘手的问题，关于如何利用MySQL存储大数据量的问题，主要是数据库中的两张历史数据表，一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表，这两张表字段设计的很简单（OrderNo，...

本文来自作者 凯哥 在 GitChat 上分享 「成为跨领域的“解决方案架构师”需要什么素养？」，「阅读原文」查看交流实录。「文末高能」编辑 | 哈比跨领域解决方案架构师的养成在架构师这个职业路线上，笔者理解的...

一门编程语言，总有一些独一无二的特质，不会随着语言的演变而改变，我们姑且称其为语言的DNA。一本介绍编程语言的书，如果能够捕捉到这门语言的DNA，并准确传达给读者，那就称得上是一本好书。...

我都已经学SQL数据库半年了,但是没有明显的进步,请问如何学习SQL数据库才能成为高手? ------------------------------------------- 对一张数据表想尽办法折腾 从搜索用户的角度，把各种搜索方法都实现那么你的...

转 电子信息工程考研：12大专业方向解读 ...

简介： 本文介绍了 SWT Browser 渲染定制的 HTML 页面内容中一些常见问题（主要是国际化问题、Accessibility 问题 和平台相关问题）的解决方案。接下来，本文将详细的讲解问题的由来并提供解决方案。 这些方案并不...

针对华人作者的18周技能强化训练第一...第五章 有什么解决方案第二编 撰写研究方法部分第六章 如何研究这个问题？第七章 如何着手？第三编 撰写研究结果部分第八章 观察到了什么？第九章 如何描述数据第四编 撰写讨...

《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）

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）

【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）。