JDO之前世今生1 Java与数据库应用，JDBCJava发明以来，在短短的几年之间，迅速占领了从桌面应用（J2SE）到服务器 （J2EE），再到小型设备嵌入式系统（J2ME）的应用开发市场，其语言吸取了SmallTal...
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1 Java与数据库应用，JDBC Java发明以来，在短短的几年之间，迅速占领了从桌面应用（J2SE）到服务器（J2EE），再到小型设备嵌入式系统（J2ME）的应用开发市场，其语言吸取了SmallTalk的一切皆对象的理念，摆脱...
标题 JDO之前世今生 sun2bin（原作）关键字 JDO persistence O/R ValueObject DAOJDO之前世今生1 Java与数据库应用，JDBCJava发明以来，在短短的几年之间，迅速占领了从桌面应用（J2SE）到服务器（J2EE），再到...
应届毕业生自动化专业2012求职之路 个人介绍： 本人本科电气工程与自动化专业，硕士控制理论与控制工程专业（自动化），硕士研究方向：信息处理与信息融合，半年来一直应聘软件研发岗位。基本是屡败屡战，战败...
生物信息学包含生物数据分析、数据可视化、重复工作程序化，是生物、医学科研必备的技能之一。生信宝典精心组织生信学习系列教程、生信工具精品教程，通过大量的生信例子、关键的注释、浓缩的语句和录...
一、互联网行业及云计算 在互联网时代，技术是推动社会发展的驱动，云计算则是一个包罗万象的技术栈集合，通过网络提供IAAS、PAAS、SAAS等资源，涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用。...
本文转载自公众号：警察技术杂志。 郝久月 樊志英 汪宁 王欣 摘 ...
技术领域 Linux 内核开发者大会 2012 第七届 Linux 内核开发者大会 2012 第七届 Linux 内核开发者大会PPT 1 Open Source - More than just code Hans Peter Anvin(HPA)： Intel Open ...Btrfs o...
用两张图告诉你，为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金 Cover 有什么料？ 从这篇文章中你能获得这些料： ...相信有很多朋友都有过在 Activity 中通过 getWidth() 之类的方法获取 View 的宽高值，可能在 onCreat...
尤其是学习理论：贝叶斯决策理论/假设空间概念/经验风险，结构风险/各类损失函数之间的区别与联系/极大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计的区别与联系。 ·树模型系列论文深入理解，gbdt，xgboost，lightgbm； ·...
（0）引子 以下以现实生活中的一个实例引出本博客...后来跳槽到BAT之中的一个做数据挖掘。 数据量倒是很大。可是感觉没有多大意思——就是分析日志，弄报表而已。 之前已经的高性能web开发经验全然用不上。感觉自...
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大...
平淡 2013-12-30 星期一 天气小晴 晚起 1. 昨晚梦见Jet Li和MaYun在北碚卖炸油饼，我在Jet Li那里买了两个饼，吃得很香，只是油偏多。为什么会做这样的梦，可能是夜间太饿了吧。 2. 庸庸碌为，暇日以书。...
摘要: 客户端每天从代理服务器获取一个有效的中间件的IP地址和端口号，客户端当天之内都连接此中间件。如果客户端连不上中间件，就重新从代理服务器获取另一个有效的中间件的IP地址和端口号。 每个中间件启动时都...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 此文章转自 ... ...出处：结构之法算法之道blog。 前言 第一层、了解SVM 1.0、什么是支持向量机SVM 1.1.、线性分类
老骥伏枥，志在千里；烈士暮年，壮心不已。溪云初起日沉阁，山雨欲来风满楼。疏影横斜水清浅，暗香浮动月黄昏。举头望明月，低头思故乡。吟安一个字，捻断数茎须。 第一部分：网站运营基础知识 ...
我在12月8日荣幸地作为Velocity大会的的演讲者分享了《移动互联网内容平台的架构和性能优化》，同样非常荣幸地在12月12日作为演讲者在iData Forum 2010——淘宝组织的数据库大会上分享了《NoSQL研发之路》。...
第1节：思科九年(1) 序 南半球的二月是盛夏。这里白天的阳光炽烈而持久，四处都是耀眼的惨白。电视里的广告说皮肤癌是这个国家的国癌，提醒人们小心这厉害的阳光：要穿长袖的衣服待在阴凉的地方，要戴墨镜涂防晒霜。...
学习 Linux 的第一个问题是搞明白 Linux 是什么，了解其来龙去脉、前世今生，知道其发展趋势、应用前景，弄清楚为什么学习它，以及如何掌握它和使用它，知其然更要知其所以然。 本章致力于让读者对 Linux 有一个宏观...
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
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
这不是rtos源码分析的课程，而是为初级的同学设计，从基础原理讲师，一步步不断迭代设计rtos的课程！ 用不到【2000行代码，汇编代码仅18行】（不含注释）实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS！ 该RTOS功能与ucos类似，具体实现不同。学习之后，再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用； 2、用更短的时间、更少的精力，学习RTOS相关知识； 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖； 4、提升技术水平，为升职加薪跳槽提供资本。
Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程，也是以后课程里都要用的实用级工具，所以大家一定要学会，Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具，是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用，常用命令，配置依赖，以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念，以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作，手把手演示操作，绝对能提升大家的实际操作能力！
【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）。
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
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
数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。
