1.C语言程序四步开发步骤 （1）编辑。可以用任何一种编辑软件将在纸上编写好的C语言程序输入计算机，并将C语言源程序文件*.c以纯文本文件形式保存在计算机的磁盘上（不能设置字体、字号等）。 ...

记得我刚开始用VC编程时，多次遇到程序编译链接都没有任何错误提示时运行却发生意外错误或者陷入死机状态，对此我真是茫然不知所措。后来经过项目工程的“洗礼”，我学到了一些解决这类错误的方法同时也将自己积累的...

个人原创，一个字一个字地码的，尊重版权，转载请注明出处！ ...  最近在开发的项目需要承受很高的并发量。综合各种情况，决定使用Apache+Tomcat+JK的方式实现负载均衡，并且作为一个统一的服务还要实现群集（同步...

VC6.0的若干实用小技巧 1.检测程序中的括号是否匹配 把光标移动到需要检测的括号（如大括号{}、方括号[]、圆括号（）和尖括号 “Ctrl＋]”。如果括号匹配正确，光标就跳到匹配的括号处，否则光标不移动，并且...

五周第一次课 7.1 安装软件包的三种方法 7.2 rpm包介绍 7.3 rpm工具用法 7.4 yum工具用法 ...7.5 yum搭建本地仓库（视频中ppt小错误： gpcheck改为gpgcheck，yum cean 改为 yum clean） ... 设置光驱并挂载...

很多刚开始做程序开发的小伙伴可能都会发现，在新建C语言和C++的工程时，都会在生成的程序文件夹中出现很多类似于.dsp .dsw .ncb .opt .plg的附加文件。 很多小伙伴在刚开始学习的时候都对于这些文件不是很了解，...

作者:VC教程 来源:http://www.d9soft.com 时间:2006-2-11 1:30:501.检测程序中的括号是否匹配把光标移动到需要检测的括号（如大括号{}、方括号[]、圆括号（）和尖括号“Ctrl＋]”。如果括号匹配正确，光标就跳到匹配...

1.检测程序中的括号是否匹配 把光标移动到需要检测的括号(如大括号{}、方括号[]、圆括号()和尖括号2.查看一个宏(或变量、函数)的宏定义 把光标移动到你想知道的一个宏上，就比如说最常见的DECLARE_MAP_MESSAGE上按...

第七章 软件包安装和卸载 7.1 安装软件包的三种方法 linux下安装软件包有三种方式，rpm安装，yum在线安装，下载源码包安装rpm工具rpm（Redhat Package Manager）RPM软件包管理器，是以一种数据库记录的方式来将我们...

线段的重叠(贪心) 描述 X轴上有N条线段，每条线段包括1个起点和终点。线段的重叠是这样来算的，[10 20]和[12 25]的重叠部分为[12 20]。 给出N条线段的起点和终点，从中选出2条线段，这两条线段的重叠部分是最长的...

[精华] 跟我一起写 Makefile http://www.chinaunix.net 作者:gunguymadman 发表于：2009-06-30 15:55:17 【发表评论】 【查看原文】 【C/C++讨论区】【关闭】 ...或许很多Winodws的程序员

1、概述linux中的软件安装一共有三种，相对于Windows的简易操作，对于linux的使用者来说，软件安装也是一门学问。linux中的软件包一共有这么几种：1）、RPM：即RedHat Package Manager（RPM软件包管理器）的简写，...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

本文重点：1，文件介绍2，文件的打开与关闭fopen()文件打开函数介绍：fclose()文件关闭函数介绍：3，文件的随机读写4，文件读取结束的判定5，文件缓存区 1，文件介绍 我们对文件的概念已经非常熟悉了，比如常见的 ...

在上一篇博客中，写到了如何使用rpm命令来安装、卸载软件等，但是大家都知道，各个软件包之间可能存在依赖关系，如果安装某个软件需要额外的依赖其他若干的包，那么我们就需要将其他额外的包一个一个的安装上去，...

PDB 文件——Program Debug Database   Debug信息格式---Program Database 原文地址：...  Program Database是目前最新的Debug信息格式。目前为此已经出现了两个版本，一个是用于Visual s

一门初级、从入门到精通的C语言C++语法教程，由毕业于清华大学的业内人士执课。从简单的HelloWorld入门程序，到深入的C语言C++核心概念

【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）。

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记，内容覆盖所有考点

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

发现博客上大多是蓝桥杯主观题的介绍，很少有客观题的总结，这里汇总了历届客观题目，省赛加国赛，希望对大家有帮助。

OLED 屏幕显示时间，温度。时间可以校准，屏幕通过取模，可以显示汉字。

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

热力学中的对流计算是热交换分析中的基础内容。掌握各种对流换热的计算公式对准确分析各种情况下的对流换热意义重大。

三维装箱问题——最佳适应解法（BestFit），利用Java实现，借鉴于GitHub项目，大篇幅修改完成，数学建模专用。

基于Python的网络爬虫，爬虫目标网站为智联招聘，爬取内容为各职业的薪资、技能要求、工资地点等信息，爬取信息转换为散点图和柱状图，并加入了tkinter图形操作界面以增加毕业设计的工作量。 附带我的毕业论文、附带毕业论文、附带毕业论文，重要的事情说三遍。 这只是个简单得网络爬虫，大佬们无视就好，仅供大家参考，如果觉得可以请留言鼓励一下哈，有啥问题也可以留言，不定时查看。

十个c语言案例 （1）贪吃蛇 （2）五子棋游戏 （3）电话薄管理系统 （4）计算器 （5）万年历 （6）电子表 （7）客户端和服务器通信 （8）潜艇大战游戏 （9）鼠标器程序 （10）手机通讯录系统

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差，满足初中高级Java工程师的面试需求。

MVC全名是Model View Controller，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，

1.数据库的系统需求分析原理及方法详解，数据库的范式讲解； 2.数据库子查询 3.数据库编程变量的定义，条件语句，循环语句等编程基础； 4.索引的作用，索引的分类，创建索引的原则，索