问大家一个比较笨的问题!!!

VC/MFC > 基础类 [问题点数:30分,结帖人zhang_wei_1981]
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本版专家分:0
结帖率 100%
等级
本版专家分:78455
勋章
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进士 2005年 总版技术专家分年内排行榜第九
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微软MVP 2005年9月 荣获微软MVP称号
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红花 2005年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2005年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2004年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2005年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2005年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
小灰的51单片机学习之什么是51单片机(1)

哈喽,我是小灰第次和大家见面,请多多支持呀! 什么是51?肯定是你点开这篇文章最大的疑问,不要着急我们慢慢探寻什么是51! 1.不懂就 我们搞技术就要学会不懂就,我们不知道我们就去度娘看看吧 小灰...

Java NIO?看这篇就够了!

学习和掌握NIO技术已经不是一个JAVA攻城狮的加分技能,而是一个必备技能。在前面2篇文章《什么是Zero-Copy?》和《NIO相关基础篇》中我们学习了NIO的相关理论知识,而在本篇中我们一起来学习一下Ja...

打算写写jvm相关的文章了!今天先考查你几易混淆的概念!

之前一直写的都是关于java基础知识相关的,这部分在我看来绝对是学习java必备的,可以...不过,总写java基础的没什么挑战,接下来准备写写jvm相关的文章了,这部分可都是经典啊,面试也经常会被到,希望大家持续关...

动态规划系列问题—从小白到大佬的入门、进阶之旅!!!

文章目录前言.什么是动态规划二.动态规划术语三.简单递归问题四.经典背包问题五.线性DP5.1数字三角形5.2子序列问题(LIS、LCS)六.区间DP6.1原理6.2模板6.3实战6.3.1 石子合并问题6.3.2 其他区间DP问题(思路和代码...

听说数据结构与算法中的复杂度很难理解?看看这吧!

,不知道是个啥,理解起来很费劲,所以当时也没有好好学习,自己的数据结构与算法这块一直比较薄弱,准备好好再学学数据结构与算法嘞,这一个复杂度都难住我了???? 庆哥: 的确啊,虽然就三个字,但是理解起来也确实...

【学术】 一个博士的经历(小木虫精华帖,留着细细体会!)

【收获】阅读李开复的【我应该戴顶什么样的博士帽?】人类社会最盲目自大的地方是:高估了天的改变;最可悲的地方是:低估了五十天的改变。你今天踏踏实实工作天有什么收获不重要,但是你必须要认真工作,因为...

我一直没搞懂数据结构到底是啥?直到看到这篇文章!

物理结构又是啥?重要知识点再看物理结构感谢阅读 抱歉,我真的学不会 又要说起我的血泪史了???? 我当初上大学学习数据结构是学的这本教材: 应该有不少伙伴都是学的这本吧(完了,上篇文章一发,大家都知道我...

如何学好C语言,一个成功人士的心得!

今天,我能够自称是一个混IT的人,并能以此谋生,将来大家能一次谋生,都要感谢两个人:克劳德.香农和约翰.冯.诺依曼,是他们发现了所有的数字化信息,不论是一段程序,一封email,一部电影都是用一连串的1和0进行...

动画:这次用动画搞懂递归!

递归这玩意儿,尤其是对于初学者,在数据结构和算法中归为“玄学”类。咳咳,如果今天鹿哥能把这玄学的玩意儿讲明白,岂不是要上天。同样讲不明白的后果,鹿哥将会被后台的石锤大队石锤… 其实不学递归也没啥,...

一个测试工程师面试官的真实分享!个人超赞同!

最近段时间都在做集中招聘,参加了许多面试,累半死。加上之前在团队中最近几年也做了不少面试,关于测试工程师招聘的话题,刚才没事特意google了一下,除了一些面试题外居然没有几篇心得方面的文章。上午招聘...

对不起,我的代码评审毁了一个程序员!

人工智能学习路线+实战训练 https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw 技术使人膨胀?!...在过往的 coding 的生活中,你是否有过被技术前辈 diss 得找不着北的经历?...以下为译...

再见,2020。您好,2021!

道阻且长,行则将至。埋头苦干,不鸣则已,一鸣惊人!加油,骚年! 文章目录1 絮絮叨叨1.1 工作为重1.2 谈谈疫情2 2020年收获2.1 工作收获2.2 心态变化2.3 读书明志2.3.1 实例总结12.3.2 实例总结22.3.3 读书有益...

关于安装Anaconda3各种各样的问题,吐血总结!!!(failed to create anacoda menu!!++)

昨天总结了装python和...面对问题的时候第想法就是百度,结果尝试了所有百度的方法仍然无法解决问题。还是自己太了。总之,还是把自己 遇到的问题总结一下把,以防不小心看到我的解决问题的博客的各位能有所...

面试官你“有什么问题问我吗?”,你该如何回答?

我还记得当时我去参加面试的时候,几乎每场面试,特别是HR面和高管面的时候,面试官总是会在结尾我:“了你这么多问题了,你有什么问题问我吗?”。这时候很多人内心就会陷入短暂的纠结中:我该吗?不问的话...

正式开始聊聊自学那些事儿!

我认为的自学应该是一个人的主观意识,也就是这个学习过程是自己主动进行的,而不是被动进行的,可能有很多人都是想自学的,但是自学一段时间就会发现,自学真的是太不容易了,所以,有些人坚持不了多久就放弃了,被...

真他妈经典句话能噎死你!

1、这个世界上我只相信两个人,一个是我,另一个不是你。 2、生活真他妈好玩,因为生活老他妈玩我。 3、叶子的离开,是因为风的追求还是树的不挽留? 4、你以为我会眼睁睁地看着你去送死吗?我会闭上眼睛的!5、佛...

我那被分割的注意力,留给学习的真的不多了!

我一直记着这样的一个概念或者是理念:注意力 > 时间 > 金钱熟悉的朋友应该知道它是出自哪里!这几天我一直在思考一个问题,为什么现在学习这件事情那么难,总是说...

uLua,一个Unity+Lua热更新解决方案!

看了坛子上同学用Kopilua,以为真的跨平台没问题,就实验了安卓手机,然后就开始铺游戏框架,干了星期到昨晚想起来到ipad上跑跑,然后我跟我的小Demo一起崩溃了。今天搜索luajit,终于在u3d官方论坛终于发现了真正...

面试回答问题太紧张,心理有点虚,面完就觉得自己蠢。怎么破!

本文转自知乎 作者:接地气的陈老师 ————————————————————————————————————————————...答:其实就一个问题——没信心。克服这点就好了。怎么克服,两点:   战略...

多图预警!带你走进颠覆互联网企业的(2B)崇才科技

作者:金少海 –以下2017.09.07 11:50 来看看崇才的“公关”,十分简单粗暴哦! 昨天有大佬在崇才群里当着他们的面扒皮,然后被...今天又想起来一个抄袭的作品。中国青少年首个轻博客开源产品发布 00后CEO讲话 ...

扎心的程序员,你不会修电脑一定懂操作系统吧!

点击上方“业余草”,选择“置顶公众号”第时间获取技术干货和业界资讯!试问有哪个程序员没被要求过帮忙修修电脑、帮忙看看网络怎么了?如果不是非常亲密的人,那能提出这种要求的...

突然挂了!Redis 缓存都在内存中,这下完了!

作者 |轩辕之风O来源 |编程技术宇宙(ID:xuanyuancoding)我是Redis,一个叫Antirez的男人把我带到了这个世界上。“快醒醒!快醒醒!”,隐隐约约,我听到有人...

万字谏言,给那些想学Python的人,建议收藏后细看!

这几天在星球里包括公众号后台来了一批新客人,感谢你们对小胖的信任,这种肯定对我是那么的重要。也许对于你们来说,只是一句加油,一个表情,对我来说,那是鼓励,是你们信任我所给...

一个门外汉10年前的梦想 现/才得以实现!

来兄弟连已经有一个多月,之前在深圳工作做SEO 将近有半年有余“突然一天”我自己是否会一直坚守这个职位?是自己喜欢的吗,内心:告诉我 这不是我想要的生活!长痛不如短痛! 与其这样数着过日子: 何不去做...

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

2020年美赛C题O奖论文(含6篇)

2020年美赛C题O奖论文(含6篇)

Java从小白到大牛第2篇 【面向对象】

本视频是智捷课堂推出的一套“Java语言学习立体教程”的视频第二部分,读者以及观看群是初级小白,通过本视频的学习能够成为Java大牛。本主要内容包括:面向对象基础、什么是对象、继承与多态、抽象类与接口、枚举类、Java常用类、内部类、Java 8函数式编程基础——Lambda表达式等技术。 掌握JavaSE

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

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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