求救

PowerBuilder > 基础类 [问题点数:20分,结帖人CSDN]
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蓝花 2005年8月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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kelesilie

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求救

为啥系统报警 做了个实验,系统报错,有大佬教一下吗 //系统报警告 #include<iostream> using namespace std; #define NUM 10 //定义输入的个数 //输出函数 template<typename T>... end

求救:安装SQL Server express2017时安装python失败还导致电脑管家出错?

![![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/25/1537806254_873789.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/25/1537806242_838608.jpg)图片说明]...

【Arduino】入门篇——SOS求救信号器

模拟SOS求救信号灯一、实验目的二、使用材料三、电路图四、实验过程六、代码块七、实验效果(视频) 一、实验目的 利用Arduino控制器模拟SOS求救信号灯。 即使用三个规格相同的LED小灯泡,利用不同的频闪,来实现SOS...

老人跌倒检测与求救系统

让老人在摔倒后尽快获得帮助,减少意外摔倒对老人造成的上海,缓解人口老龄化现象带给社会的压力.

Android广播机制的学习——自定义广播实战演练——发生求救广播 动态注册BroadcastReceiver

Android广播机制的学习——自定义广播...以下案例将通过一个发送求救广播来演示自定义广播的发送和接收。 1、创建程序 创建一个名为ForHelp的应用程序,指定包名为cn.itcast.forhelp。 2、放置界面控件 在activity_main

Android-一键求救app

大白一键求救是一款有短信求救功能的安卓 App,外出必备安全应用,发生危险情况时可一键发送求救短信给家人和朋友,并包含地理位置,增大获救几率。 

Mixly——SOS求救装置

SOS求救装置 代码片 代码块 实验结果​ 代码片 代码块 volatile int delay2; void setup(){ delay2 = 200; pinMode(8, OUTPUT); } void loop(){ for (int i = 1; i <= 3; i = i + (1)) { ...

程序员陷传销组织写代码求救:同事秒懂!

南京一家大型软件企业的年轻程序员小张(化名)万万没有想到,当他被传销组织控制、几近绝望之时,自己尝试利用计算机“代码”向同事传递求救信息,他的程序员同事们竟然“秒懂”,并赴天津协助警方,将他成功解救...

求救,该拓扑图如何配置才能成功传输。

![图片说明]... 求大佬们帮个忙,入门基础不太好, ... 描述刚刚启动的客户端1通过浏览器用域名访问百度服务器成功后,计算机网络所做的所有工作(按照给出的拓扑图描述)。

急求路过大仙看看编程问题求救

之前都能调试成功 进去修改了下图片 类目 就这样显示看不懂 急求能人解决 辛苦了![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/08/1557328900_762955.jpg)

程序员用代码求救, 同事“秒懂”

... 南京一家大型软件企业的年轻程序员小张(化名)万万没有想到,当他被传销组织控制、几近绝望之时,自己尝试利用计算机“代码”向同事传递求救信息,他的程序员同事们竟然“秒懂”,并...

js问题 大神求救,很怪异

!... 正常情况下 var aaa="\x00\x00\x00\x00\x42\xd4\x56\xff"; 这个变量应该是以上图片那样,但是我输出之后 却是\x00\x00\x00\x00\x42\xd4\x56\xff testpwd(ss); 这个方法的ss参数就是我定义的aaa变量,如果这个方 ...

Java实现:L1-027 出租 (20 分) 下面是新浪微博上曾经很火的一张图:一时间网上一片求救声,急问这个怎么...

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; /** * Demo Class * * @author sunshy * @date 2019-02-27 20:14 ...public class Main { ...// public static void main(String[] args) { ...// ...

Arduino 卡片1和2闪烁及SOS求救信号灯设计

1、首先进行连线 连线图如下,建议了解电路知识,此处不是必须按照下图,只需要一个接数字口,一个接GND,中间加电阻,为什么加电阻和电阻的计算方式不在此介绍(属于电路知识,我是先按下图做,再学电路方面懂的)...

信号间隔是什么意思_【安全知识】户外遭遇危险时,这些求救信号要牢记

【Safety Knowledge】Remember these distress signals when encountered danger in outdoor....遇险求救时,要通过各种方式与别人取得联系。发出的信号要足以引起人们的注意。同时,要根据自身的情况和...

利用树莓派制作SOS求救

1、SOS求救信号:快闪烁3次,慢闪烁3次,快闪烁3次 2、设备: 树莓派 1个10K电阻 1个LED灯 面包板 电线若干 3、接线图 4、程序 import time,RPi.GPIO as GPIO   GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup...

小白求救C++,这个地方没有学好 ,现在急用

怎么样用二进制方式,把一个文本文件连接到另一个文本文件的尾部,求具体代码

紧急求救!!!

我的本意是:读取Textfile.txt中的内容,并输出到RecordStore。 Textfile.txt有固定格式: 姓名1* 性别1/ 姓名2* 性别2/ …… 哪位帮我写出这段程序吧,要支持中文哦。

从乐清女孩发出救命信息后殒命想到,微信滴滴应增加SOS求救功能

8月24日下午5点左右,乐清警方接群众报警称其女儿赵某(20岁、温州乐清人)于当日13时,在虹桥镇乘坐滴滴顺风车前往永嘉,14时,赵某向朋友发送“救命”讯息后失联。16日...

求救前端大神关于bootstrap问题

将项目部署到linu后出现了一个很奇怪的现象:bootstrap样式文件可以被浏览器加载,但是不能被自动渲染,在本地调试时样式完全正常。 更诡异的是,当我在浏览器控制台调试bootstrap样式文件时,例如直接在bootstrap...

玩转Spring

Spring框架是目前Java企业级开发中必不可少的一门技术,而Spring包含的内容又极其丰富,对于初学者来说无从把握,而该技术的更新速度相对快,如现在企业中用纯注解的方案,网上也很难找到全注解方案。 本套视频,主要讲解Spring 3.2.9的使用,对使用者的要求:已经会使用Struts 2和Hibernate 4等技术,同时对Spring的IOC有一些了解。 能够采用Struts 2.3 + Spring 3.2 +JDBC搭建项目 能够了解AOP概念和AOP在项目中的使用 会使用三种声明方式进行事务管理 IOC的注解方式完成SSH 在Myeclipse 2015中进行SSH快速搭建 采用Eclipse完成SSH框架搭建及功能实现

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)。

Pygame中文手册 完整版

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块,基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序,Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库,它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法,方便大家查询和使用,感兴趣的可以下载学习

Java基础概述-Java基础视频_深入浅出精华版

本课程讲解了Java语言概述及环境搭建和配置 学完后可独立完成HelloWorld案例,并能够解决常见的开发小问题。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

征服Python Flask视频课程

本课程的内容包括Python Flask开发环境安装,Python Flask的基础知识(request、response、cookie、session、重定向、静态资源等),Jinja2模板、数据库(MySQL和NoSQL数据库)、web表单、电子邮件等内容。通过对本课程的学习,以及利用项目实战课程《美团网》,可以更深如掌握Flask Web框架的使用方法,并可以实际开发Web应用。 本课程的目的是让学员了解Python Flask框架的核心知识,并利用这些知识编写基于Python的Web应用。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

Qt项目实战之网络电子白板

本课程使用Qt技术实现了网络电子白板,支持直线、矩形、椭圆、三角形、涂鸦等图形元素。本课程实现的电子白板,可以在多人之间共享,每个人都可以进行任意绘制,每个人的绘制都可以同步显示在其它人的白板上。服务器端使用Qt Network开发,客户端使用Qt Network和Qt Graphics View Framework开发,数据传输使用JSON数据格式。 本课程一步一步演示了网络电子白板的实现,通过不断迭代的方式,综合展示了Qt框架中Network、GraphicsView Framework、JSON等多种技术的运用。通过本课程的学习,一方面可以学习到如何使用Qt的网络和图形视图模块进行综合性项目开发,另一方面也可以了解如何进行实战项目开发,丰富实战项目开发经验。

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