HTML5是下一代的Web应用，它具有许多新的特性，是一种新兴的技术并且在移动应用中也有着广泛的使用。但也正是因为它的一些新特性的出现以及广泛的应用，使得其安全性非常值得关注。 ... 跨域消息发送 ...

资源同源策略以及跨域方法总结资源同源策略理解资源同源策略目的限制范围克制同源策略的方法JSONP使用JSONP的缺陷postMessage窗口发送另一个窗口接收使用缺陷CORS 跨域访问简单请求定义请求流程非简单请求定义请求...

发现网上很多Java面试题都没有答案，所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全，希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全，全的不能再全，哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别？...

某天，当我在做某个项目的漏洞测试时，在登录的一些HTTP请求...postMessage介绍相信大家都听过不同窗口之间的通信、当前窗口与内部iframe框架的通信以及一些跨域技巧，window.postMessage功能就是允许在两个客户端的...

毕竟“藕断丝连”只是在两个人都还对对方抱有爱意的时候才是个褒义词，经常也会存在着两个人虽然喜欢但是因为很多原因，不得不暂时分开的情况。那么常规情况下，两个人都对对方没有喜欢之情，还留着对方的联系方式，...

1.javascript跨域  有一个需求：一个页面需要嵌入(iframe)另一个页面，而两个页面不在同一个域中，父页面想通过javascript调用访问子页面的javascript或者DOM。就存在了跨域安全性的问题。javascript...

Android广播分为两个方面：广播发送者和广播接收者，通常情况下，BroadcastReceiver指的就是广播接收者（广播接收器）。广播作为Android组件间的通信方式，可以使用的场景如下： 1.同一app内部的同一组件内的消息...

Message loop，即消息循环，在不同系统或者机制下叫法也不尽相同，有被叫做event loop，也有被叫做run loop或者其他名字的，它是一种等待和分派消息的编程结构，是经典的消息驱动机制的基础。为了方便起见，本文对各...

OkHttp框架从入门到放弃，解析图片使用Picasso裁剪，二次封装OkHttpUtils，Post提交表单数据 我们这片博文就来聊聊这个反响很不错的OkHttp了，标题是我恶搞的，本篇将着重详细的分析，探索OkHttp这个框架的使用和...

引言【转载请注明出处：...那么Handler类是怎么构成一个异步任务处理机制的呢？这篇博客带你从源码分析Android的消息循环处理机制，便于深入的理解。这里不得不从“一个Bug引发的思考”开始研究Android的消息循环处

说到Handler，我相信大家都用过，而且经常用，而且在面试中，面试官会经常问这个东东，因为这个东西在Android中非常重要。Handler的使用非常简单，可是呢，原理能回答的出来的真是少之又少，至少我面试的时候，回答...

在JavaScript中，有一个很重要的安全性限制，被称为“Same-Origin Policy”（同源策略）。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制，即JavaScript只能访问与包含它的文档在同一域下的内容。 ...

w3schools关于这个问题的解答：HTTP 方法：GET 对比 POST 列出了一般的理解，比如： GET后退按钮/刷新无害，POST数据会被重新提交（浏览器应该告知用户数据会被重新提交）。 GET书签可收藏，POST为书

在SIP消息中，有一些很长用的部件。（甚至在SIP消息外，这些部件也存在）。这些部件值得我们单独讨论一下。   1. SIP和SIPS统一资源标记 ...在这些URI里边包含了足够的信息来发起和维持到这个资源的一个通讯会话。

一般来说，ThinkPHP的控制器是一个类，而操作则是控制器类的一个公共方法。下面就是一个典型的控制器类的定义：~~~namespace Home\Controller;use Think\Controller;class IndexController extends Controller {...

第一章技术人生系列 · 我和数据中心的故事——第一期 第一期：技术人生系列 · 我和数据中心的故事（第一期）小机上运行Oracle需要注意的进程调度bug。 ...

在开发测试中,难免会在不同域下进行跨域操作,出于安全性考虑,浏览器中的同源策略阻止从一个域上加载的脚本获取或者操作另一个域下的文档属性,这时需要进行跨域的方式进行解决,如:使用 jsonp ,iframe 等 要理解...

原文：http://www.cnblogs.com/JChen666/p/3399951.html 1.同源策略如下： URL 说明 是否允许通信 http://www.a.com/a.js http://www.a.com/b.js 同一域名下 ...htt

这篇文章包含两个部分，第一部分是个CSS预编译器：Sass、Less、Stylus，他们之间的对比，第二部分是现在大火的PostCSS。 为什么会出现CSS预编译器这个东西呢？这就要谈到CSS的不足了：没有变量(新的规范已经支持了)...

其实把CodeIgniter.php这个文件的代码运行一次，就是整个CI应用都完成了一次完整的运作流程了。其中会加载一些组件，引入很多外部文件，等等。所以建议在阅读此文件代码的时候，第一遍先阅读它的大概流程

这个问题呢，对于一个刚上手Python的初学者来说，确实很头疼，也怪我见识短了： 这个问题呢，要从我 十几天之前学习 Http 服务器开始，那天学完了Http服务器，打算自己动手写一个多进程的Http服务器，于是就摆开...

如题所示，对于phper来说，异步轮询总是会觉得很麻烦，在不考虑workman和swoole的情况下，php总是被人诟病的就是多线程和异步IO问题了，刚好博主最近有这个需求，下面咱们来一起研究下怎么实现原生的异步轮询。...

点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料 来源| r6d.cn/b2u2pApache Kafka 已成为跨微...

关于这页文档 这页文档简单介绍Web 表单的基本概念和它们在Django 中是如何处理的。关于表单API 某方面的细节，请参见表单 API、表单的字段和表单和字段的检验。 除非你计划构建的网站和应用只是发布内容而不...

Http之Get/Post请求区别1．HTTP请求格式：<requestline><headers><blankline>[<request-body>]在HTTP请求中，第一行必须是一个请求行（requestline），用来说明请求类型、要访问的资源以及...

比较常见的问题主要表现在以下几个方面： 仅依靠前端框架解决参数校验，缺失服务端的校验。这种情况常见于需要同时开发前后端的时候，虽然程序的正常使用不会有问题，但是开发者忽略了非正常操作。比如绕过前端程序...

1.要做一个尽可能流畅的ListView，你平时在工作中如何进行优化的？ ①Item布局，层级越少越好，使用hierarchyview工具查看优化。 ②复用convertView ③使用ViewHolder ④item中有图片时，异步加载 ⑤快速滑动时，不...

7 自定义 Git 到目前为止，我阐述了 Git 基本的运作机制和使用方式，介绍了 Git 提供的许多工具来帮助你简单且有效地使用它。 在本章，我将会介绍 Git 的一些重要的配置方法和钩子机制以满足自定义的要求。...

主要介绍Go语言相关的介绍和基础语法，学会开发环境的搭建和使用Go语言简单的编程。本视频教程适合Go语言初学者。 第1章内容主要叙述了Go语言的发展历史和现状，以及语言自身特性，同时也说明了学习使用它的优缺点和建议。 第2章内容介绍如何搭建一套Go语言的开发环境用于学习测试。 之后章节内容主要讲解Go语言的基础语法和一些注意事项。

【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）。