本文属于原创，转载请注明出处。 实验步骤与内容： 一. 对目录的操作 __ 1. 检查你当前所在的目录，该目录是 __________. __ 2. 改变当前目录到根目录(/). __ 3. 验证是否在根目录，分别用简单列表和长列表...

个人结论：       阿里支付宝日均交易额106亿（高于正常日） 全国零售额日均交易额630亿  630/13 = 50元 人均日零售交易额50元。其中六分之一会选则不用现金支付 ...美团网年营业额：160亿元...

作者：Jason Brownlee翻译：吴振东校对：冯羽本文约4500字，建议阅读10分钟本文以病马数据集为例，帮助你了解在机器学习领域如何利用统计策略来处理缺失值，对代码进行了较为详...

根据最近火爆朋友圈的一则消息，Python已经进入山东省小学教材。Python这几年的火热，离不开人工智能和机器学习。根据国务院《新一代人工智能发展规划的通知》，可以想见人工智能教育往低幼渗透的例子只会越来越多。...

基于此，政企舆情大数据服务平台新浪舆情通就事件热度指数、媒体活跃度、微博发布规律、信息行业/地域分布情况等进行统计分析，在把握事件发展趋势和热点因子的基础上，归纳总结出事件存在的舆论关切点、矛盾冲突点...

A5包、同城容灾系统建设一、供应商资格要求1、符合《×××政府采购法》第二十二条的规定。2、供应商的资质要求：(1)具有计算机信息系统集成二级及以上资质二、技术要求背景及现状随着我省人力资源和社会保障业务的...

首先，我们来看看芯片的分类：日常生活中，我们可以发现芯片的种类比如有通信芯片、人工智能芯片、LED芯片、电脑芯片等等。芯片的产业链是这样的：据西南证券研报，根据产业链划分...

首个卷入三聚氰胺漩涡的外资品牌雀巢奶源所在地青岛莱西奶源市场现状。 记者还了解到，奶农的鲜奶收购及补贴政策也陆续出台。各级政府部门要求合格奶企加大生产量，尽量收购奶农的鲜奶；河北省政府决定从财政中拿出...

MES是一套对生产现场综合管理的集成系统。MES 用集成的思想替代原来的设备管理、质量管理、生产排程、DNC、数据采集软件等车间需要使用的孤立软件系统。MES 在信息化系统中具有承上启下的作用，是一个信息枢纽，...

分组统计汇报 建立模型 特征选择 模型比较及调参 模型预测 小结 数据爬取 import requests from lxml import etree import time import re headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) ...

想要知道你家附近有5G网络吗？近日，中国联通手机营业厅APP上线了5G信号覆盖查询功能，只需将APP升级到最新版，然后在【服务】-【创新】-【5G】一栏中就可以查看所在城...

本科生就业协议书一式四份（本人、用人单位、所在学院、就业中心）  研究生就业协议书一式三份（本人、用人单位、就业中心）  如果签字盖章手续是：本人——用人单位——所在学院——就业中心。本科生需要将...

什么叫三方协议？三方协议和谁签？有什么用？户口和三方又有什么关系？对这些问题的回答……

“工业互联网平台宣讲团”，在工信部信软司大力支持下，由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、走向智能研究院主办，通过组织线上线下宣讲活动，邀请国内著名专家、学者、企业家就工业互联网平台白皮书相关理念...

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自然语言处理怎么最快入门？ ...商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 针对这个问题，我们邀请了微软亚洲研究院首席研究员周明博士为大家解答。 <img src="htt

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生而知之者，孰能无惑？惑而不从师，其为惑也，终不解矣。 --------韩愈《师说》 在校的IT学生有几百万 都在为如何如何学习才能找到工作、融入社会而迷惑 我们需要的不是灵丹妙药 ...你可能会茫然无措的度...

山东力诺特种玻璃股份有限公司（以下简称：力诺特玻）是以生产玻璃新材料为主导产品的高新技术企业，成立于1995年，现有职工1000多人。2017年主营业务收入约9亿。公司现拥有药用包装玻璃、耐热玻璃、电光源玻璃三大...

聚焦AI干货，关注：决策智能与机器学习智能识别：在高密度人员流动场景中快速识别疑似患者　百度、商汤科技、中电11所、海康威视、深思考、云从科技等公司，利用人工智能深度学习、图像识别等技...

内容再丰富的网站，如果慢到无法访问也是毫无意义的；SEO做的再好的网站，如果搜索蜘蛛抓不到也是白搭；UE设计的再人性化的网站，如果用户连看都看不到也是空谈。所以，网页的效率优化绝对是最值得关注的方面，那么...

39个seo大师级经典案例SEO案例一：丘仕达“奇虎361网”的SEO分析案例全文如下：39个seo大师级经典案例丘仕达：seo资料站的站长，长期从事关键字及排名实战研究，是国内实战派SEOer。旗下主站“seo资料站”长期占据...

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【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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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。

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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