归期遥遥，欲念成殇； 别离相许，梦中依依； 佳期何时，相问无息； 朋邻天涯，相望相依。
【来信】 老师您好，我半路出家干了3年的软件主要是安卓，现在挺迷茫的，家人和妻子都在老家县城，自己也没本事接他们过上海来。我要不要辞职回老家去谋个非IT职业啊？也不知道回家能做什么？...在外地独自工作3年(?...
http://blog.joycode.com/saucer/
单一登陆(Single Sign-on)问题 大型的互联网网站总有不少独立的网络应用，而每个应用都有些需要用户登陆后才能看到的内容。很明显，你不想在每个应用里搞一套自己的登陆方案，设置自己的登陆页面。再说，如果用户每...
转载地址：http://www.cnblogs.com/alex.zhang/archive/2005/03/31/129427.html 在论坛上，动态控件好象是永久的话题。大家都知道要动态控件起作用，PostBack时需要重新生成或装载(LoadControl)，而且需要深入了解...
在论坛上，动态控件好象是永久的话题。大家都知道要动态控件起作用，PostBack时需要重新生成或装载(LoadControl)，而且需要深入了解其状态的变化过程。 有个同事另谋高就，要离开我们工作的地方了。...
一直对forms验证中的角色很模糊,不知道怎么搞,昨天晚上仔细看了下csdn的杂志,心里稍微有点底,今天早晨一上csdn,就看到思归大人回的一篇贴,是关于asp.net中的forms验证roles,地址是:...
很早就答应莫伊写篇我认识的思归。一直忙各种事情，外加没整理好思路。一直没开笔。不过考虑到如果等构思好了再写，那就永远写不出来了。现在就想到一点，写一点吧。过些时候后，再把这些整理到一起，就算完成莫伊给...
两天前,研究控件状态问题是,看到了思归的这篇文章思归的“动态控件的状态问题”的分析,对其中用跟踪TrackViewState用到的工具winDbg比较好奇，经过摸索，现在把实现的步骤列一下：1安装、部署winDbg、配置SOS,这个...
导读： 本文转自 http://blog.joycode.com/saucer/posts/16225.aspx
想起一点写一点：中国区第一届MVP评选...据说思归就是当时受刺激了，奋力追赶，很快就超过无为成为CSDN总榜第一名，一直到最近被邹建超过。总榜第一，思归应该当了近三年的时间。顺便提一下无为。据说无为mm的英语很好
思归的“动态控件的状态问题”很有意思：http://blog.joycode.com/saucer/archive/2004/10/20/35927.aspx 希望写下这样的logic对大家做troubleshooting有所帮助。我们可以这样分析这个问题： 第一步，简化一下Page...
这个问题反复在论坛出现，其实这个问题在MSDN上早就有答案1。英文版:Top Questions about the DataGrid Web Server Control(Mike Pope and Nikhil Kothari)2。中文版:DataGrid Web 伺服器控制项的常见问题...
一直对forms验证中的角色很模糊,不知道怎么搞,昨天晚上仔细看了下csdn的杂志,心里稍微有点底,今天早晨一上csdn,就看到思归大人回的一篇贴,是关于asp.net中的forms验证roles,地址是:... 汗,怎么是E文,我的e文特差,但是不...
我的答案是：思归原因很简单，在我可以接触的人中，思归在CSDN论坛对网友的帮助是最持之以恒的。帮助别人并不难，难的是一直做下去。从CSDN论坛开始火爆算起（2000年中）CSDN总专家榜第一名，如果我没记错依次应该是...
1. Microsoft Silverlight Tools Beta 1 for Visual Studio 2008http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=e0bae58e-9c0b-4090-a1db-f134d9f095fd&DisplayLang=en 内含: Silverlight 2 Be...
今天经过反复试验.才得出如何利用CustomValidator来... 首先,如思归老兄所说,在page_load添加 CustomValidator1.Attributes["len"] = "123"; 即定义长度值.然后 写客户端验证函数 function DataLength(source
一直对forms验证中的角色很模糊,不知道怎么搞,昨天晚上仔细看了下csdn的杂志,心里稍微有点底,今天早晨一上csdn,就看到思归大人回的一篇贴,是关于asp.net中的forms验证roles,地址是:...
模糊,不知道怎么搞,昨天晚上仔细看了下csdn的杂志,心里稍微有点底,今天早晨一上csdn,就看到思归大人回的一篇贴,是关于asp.net中的 forms验证roles,地址是:http://www.codeproject.com/aspnet/formsroleauth.asp汗,...
在思归的blog上对此问题进行了详细的说明。 2、用户控件中某些控件的响应出现问题，如某个按钮第一次选择时不触发CLICK事件，第二次可以了。 这是由于没有给控件设置ID引起的，控件ID的作用在下面详细讲述。 如 代码...
今天经过反复试验.才得出如何利用CustomValidator来... 首先,如思归老兄所说,在page_load添加 CustomValidator1.Attributes["len"] = "123"; 即定义长度值.然后 写客户端验证函数 function DataLength(source
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参赛选手亲自上传，保全
从0开始，Linux云计算系列课程，包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}
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）
填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写； 2.项目名称力求简洁、明确，每个项目限报一名负责人； 3.请逐项认真填写； 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛，每个团队成员不能少于 3人（包括项目负责人在内）； 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。
【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）。
课程分为：J2SE 基础阶段，中级阶段，阶段; 课间会讲解一些小程序的开发：如：猜拳游戏,模拟银行柜员机程序，退休金结算程序等.
