在经历了N次安装CTP不成功的惨痛经历之后（N>4），我终于等到了正式的Beta2出来，我这次安装的是VS.NET的中文标准版，MSDN的订户现在可以在MSDN网站上下载英文的标准版和Team Suite版，其他的开发人员可能还要等几...

VS.NET 2005 Beta 2初体验在经历了N次安装CTP不成功的惨痛经历之后（N>4），我终于等到了正式的Beta2出来，我这次安装的是VS.NET的中文标准版，MSDN的订户现在可以在MSDN网站上下载英文的标准版和Team Suite版，其他...

VS.NET 2005 Beta 2初体验(2) 今天的话题是用MFC开发Native的移动应用，我会尝试在VS.NET 2005的Beta2中编写MFC的移动应用，这也是以前EVC所做的事情。十分可惜的是，我的开发环境昨天出现了问题，所以一直没有把...

VS.NET 2005 Beta2初体验（6） ——为无网络开发环境设置Loopback Adapter 大家还记得我在五一长假什么事情都没干的事吧，原因就是家里没有网络环境，使得我没办法调试Windows Mobile的程序。回来之后，我就向微软...

VS.NET 2005 Beta2初体验（6）——为无网络开发环境设置Loopback Adapterdocument.title="VS.NET 2005 Beta2初体验（6）——为无网络开发环境设置Loopback Adapter - "+document.title VS.NET 2005 Beta2初体验（6）...

Visual Studio 2008移动开发初体验趁着黄金周的空闲，学习一下新的技术，好让自己的思维能跟上...Visual Studio 2008目前还处在Beta 2的阶段，当年VS 2005的Beta 2，已经和日后我们看到的RTM版本相差无几了，但愿VS 200

整理目前流行的跨平台WebApp开发技术的特点，仅供参考。 每个框架几乎都包含以下特性： 使用 HTML5 + CSS + JavaScript 开发； 跨平台重用代码； 丰富的UI库； 提供访问设备原生API的 JavaScript API 包装器； ...

第1章  ASP.NET 3.5与开发工具 从本章开始，读者将能够...而作为微软主推的编程语言，ASP.NET 3.5能够使用C#的最新特性进行高效的开发，本章从基础讲解什么是ASP.NET，以及开发工具的使用。 1.1  什么是ASP.NE

Visual Studio 2008移动开发初体验（一）趁着黄金周的空闲，学习一下新的技术，好让自己的思维能...Visual Studio 2008目前还处在Beta 2的阶段，当年VS 2005的Beta 2，已经和日后我们看到的RTM版本相差无几了，但愿VS

第1章  ASP.NET 3.5与开发工具 从本章开始，读者将能够...而作为微软主推的编程语言，ASP.NET 3.5能够使用C#的最新特性进行高效的开发，本章从基础讲解什么是ASP.NET，以及开发工具的使用。 1.1  什么是ASP.NE

笔者注 谨以此文纪念我敬重的2016年9月17日去世的 装配脑袋 逝世两周年 让大家久等了，前后花了1年的时间，几经改版，终于完成撰写了一万字长文，....NET正式诞生了16年了，目前是微软技术栈的主要开发平台。笔...

近期，由葡萄城推出的ComponentOne .NET开发控件集正式发布最新版本！ComponentOne 是一套专注于企业 .NET开发、支持 .NET Core 平台，并完美集成于 Visual Studio 的第三方控件集，包含 300 多种 .NET 控件种类，...

MVC架构已深得人心，微软也不甘落后,推出了Asp.net MVC。小编特意整理博客园乃至整个网络最具价值的MVC技术原创文章，为想要学习ASP.NET MVC技术的学习者提供一个整合学习入口。本文从Why,What,How三个角度整理MVC ...

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Microsoft .NET Compact Framework 开发常见问题解答 发布日期： 3/30/2005 | 更新日期： 3/30/2005 Microsoft .NET Compact Framework 开发的常见问题解答。 这个 FAQ 有部分是通过编辑公共 .NET Compact Framework...

它是由Microsoft创建的开源式开发人员平台，可用于构建诸如：Web、移动、桌面、游戏等许多不同类型的应用。通常，它由不同的工具、编程语言和库所组成。其中，.NET Framework是.NET生态系统中最受欢迎的技术之一。...

体验 .net2.0 的优雅（2） -- ASP.net 主题和皮肤 NET2.0系列介绍（一）.NET 2.0 中Web 应用程序主题的切换 ASP.NET 2.0 中Web 应用程序主题的切换 2.0正式版中callback的一些变化＋使用示例（ASP.NET 2.0） Server ...

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邯郸APP应用开发价格宠物社区为搭建养寻宠遛狗等宠人士交流互动平台，在这里可以分析那个养宠知识，科学养宠。宠物类app软件开发报价:功能是决定app价格的主要因素，一功能丰富多样的app价格必然会高，无论是宠物类...

ComponentOne V2020.0 Update1现已正式发布，该版本聚焦跨平台数据管理与集成，可显著提升 .NET开发人员的生产效率。 本次更新，ComponentOne 增加了连接到在线数据源的新方法，通过跨平台数据集管理，呈现数据 UI、...

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不管是html／css，还是bootstrap，这些是让你能够设计网页的。然而网站大部分是动态的，需要持续的更新和维护，所以只是网页是无法实现动态网站的，我们需要把这些静态的网页和我们的数据库建立连接。使用wordpress制作的网站，模板就是连接前端网页和数据库的桥梁，所以这套视频我们就是教你学会模板制作的。 掌握wordpress模板结构，把之前制作的网页制作为一个wordpress模板

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用，由于其仅作为工具使用，并且加之时间缩短，所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法，转化为效率。

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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）。

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

STM32F103C8T6最小系统原理图文件，包括电源电路、单片机等 11111111111111111111

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