对你绝对有帮助,不看后悔

VC/MFC > 基础类 [问题点数:20分,结帖人CSDN]
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★★ 入坑嵌入式 不看你绝对后悔的内容剖析

嵌入式开发要学哪些,嵌入式可以简单分为硬件与软件,然而其中的知识体系却是异常的庞大,这也是众多新手望而却步的一个原因,那究竟要如何才能成为一名嵌入式大咖呢?嵌入式开发要学什么,大致分为三个阶段:基础篇...

为什么说程序员SQL水平的高低,决定着的薪资?不看后悔

最近,由于工作的需要,我看了很多公司的招聘信息,惊讶的发现,几乎所有的研发岗,在招聘信息里都:熟练使用SQL优先这一点。▲ 会SQL成了很多岗位的招聘...

程序员不看后悔一辈子 绝对经典!

一个合格程序员该做的事情——做好了吗?  转自Sina Blog.  程序员每天总结自己一天任务的完成情况  最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多...

你绝对没有见过的15个经典Spring面试常见问题!不看必定后悔

这篇文章主要是想通过一些问题...网上也一些很多关于 Spring 常见问题/面试题整理的文章,我感觉大部分都是互相 copy,而且很多问题也不是很好,有些回答也存在问题。所以,自己花了一周的业余时间整理了一下,希...

面试”作弊“,不看绝对后悔

「各大公司的」2020年春招也陆续的正式启动啦,如果是2020年或者2021年毕业的同学,或者身边面临毕业的朋友,欢迎把本博客的信息转发给他们。的转发,可能让一个应届生找到自己热爱的事业,也可能让「某家...

MBA数学备考指南,不看你后悔

今天小编就教各位同学MBA数学复习的五项步骤和四项注意,希望能备考的考生有所帮助。 数学复习需完成的五步骤 1 第一轮基础复习,可以先把基础教材做完再做复习指导书,也可以逐章做,关键是做完就行(当然,...

毕业生的户口,档案到底多大的用处?不看后悔

不看后悔!要回去拿毕业证报到证派遣证的同学一定要看看啦!希望能保存下来留着好。(转) 送给和我一样即将毕业的兄弟姐妹们:  大学毕业后的一年最为关键,这一年是其人生的基本规划最为重要的一年,原因...

不看后悔》超赞!来一份常见 JVM 面试题+“答案”!

原创:小姐姐味道(微信公众号ID:xjjdog),欢迎分享,转载请保留出处。任何不保留此声明的转载都是抄袭。年底了,xjjdog决定来一篇实用的硬核文章。本篇文章多达38道面试题,照顾到...

javaScript核心技术--“闭包”,不看绝对后悔

“闭包”,又称“定义在函数内部的函数”,闭包技术是... javaScript沿袭的java的变量规则,但稍改进。和java一样可分为“全局变量”和“局部变量”,在javaScript中的“局部变量”又称之为函数变量。 ...

2019年kafka架构与原理最全面解析的文章,不看后悔

1、 简介它可以让发布和订阅记录流。在这方面,它类似于一个消息队列或企业消息系统。它可以让持久化收到的记录流,从而具有容错能力。...Kafka四个核心API:• 生产者 API 允许应用程序发布记录流至一个或多...

实战 | 史上最详细Hadoop大数据集群搭建,不看后悔系列

这里写自定义目录标题搭建环境软件环境依赖部署jdk安装及配置ssh免密钥配置Hadoop部署合理的创建标题,助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合的列表创建一个表格...

python订阅kafka_2019年kafka架构与原理最全面解析的文章,不看后悔

1、 简介它可以让发布和订阅记录流。在这方面,它类似于一个消息队列或企业消息系统。它可以让持久化收到的记录流,从而...Kafka四个核心API:• 生产者 API 允许应用程序发布记录流至一个或多个Kafka的话题(T...

转-毕业生的户口,档案到底多大的用处?不看后悔

送给和我一样即将毕业的兄弟姐妹们: 大学毕业后的一年最为关键,这一年是其人生的基本规划最为重要的一年,原因涉及三项:就业协议书》、《报到证》(派遣证)、国家干部身份。 近年来,在紧张的就业过程中,很...

DELPHI基础开发技巧(不看后悔!)

DELPHI基础开发技巧◇[DELPHI]网络邻居复制文件uses shellapi;copyfile(pchar(newfile.txt),pchar(//computername/direction/targer.txt),false);◇[DELPHI]产生鼠标拖动效果通过MouseMove事件、DragOver事件、...

不看绝对后悔!!!

人工作,人上学,大家千万不要错过这篇文章,能看到这篇文章也是一种幸运,真的受益匪浅,我有很大启迪,这篇文章将会改变我的一生,真的太好了,希望与有缘人分享,也希望有缘人有所帮助!看完之后种...

可以鞭策一辈子的好文章,不看绝对的损失!

可以鞭策一辈子的好文章,不看绝对的损失!   如果这篇文章没有分享给,那是我的错。    如果这篇文章分享给了,却没有读,继续走弯路的不要怪我。    如果看了这篇文章,只读了一半就...

android 经典java笔试面试题很详细不看后悔!

1. 下列哪些语句关于内存回收的说明是正确的? (b )  A、 程序员必须创建一个线程来释放内存  B、 内存回收程序负责释放无用内存   C、 内存回收程序允许程序员直接释放内存   D、 内存回收程序可以在...

一个业内激励人的故事!!不看后悔

一段真实在个人经历, 给那些迷失方向的朋友[转帖]这些日子我一直在写一个实时操作系统内核,已小成了,等写完我会全部公开,希望能够为国内IT的发展尽自己一份微薄的力量。最近看到很多学生朋友和我当年一样没有...

大数据全网最佳学习路线总结,不看肯定后悔

每个领域目前都行业领袖在引领前行,今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。 二,大数据里面的角色   角色一:大数据工程 大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作,因此大数据工程师们在...

一位同济大学女生的忠告 !(不看一生后悔啊)

我觉得,这是史以来我在校内上面看到的最价值的东西。真的是不枉费这一点时间看完它。太真实了。下面就是那个同济毕业的女生写的东西:我是2005年毕业的...今天来随意写下一些,如果各位任何的帮助,是我衷...

程序员到项目经理:从内而外的提升不看后悔去吧

从程序员到项目经理(一):为什么要当项目经理 “从程序员到项目经理”,这个标题让我想起了很久以前一本书的名字《从Javascript到Java》。然而,从Javascript到Java充其量只是工具的更新,而从程序员到项目经理,...

保证是没见过的婚俗,绝对有趣!不看一定会后悔的,呵呵!快来见识一下吧! ...

不看一定会后悔的,呵呵!快来见识一下吧!   印度婚礼:为了祭祀  在印度教徒看来,结婚的首要目的是完成种种宗教职责,其中祭祀最为重要;但是,男子必须结婚生儿子才资格向祖宗供奉祭品。因此,在...

标签用法,不看后悔

HTTP-EQUIV类似于HTTP的头部协议,它回应给浏览器一些有用的信息,以帮助正确和精确地显示网页内容。常用的HTTP-EQUIV类型: 1、Content-Type和Content-Language (显示字符集的设定) 说明:设定页面使用的

2010年大学英语四级备考资料下载汇总不看后悔(内部特别资料)

一箭多雕:有声散文欣赏(提高听力,阅读,写作和词汇都有帮助)更新ing... 大学英语四级备考阅读资料大汇总 阅读真题: 历年四级真题阅读完全解析 历年四级阅读真题全讲(含解答方法)部分 英语四级阅读真题...

不看后悔!要回去拿毕业证报到证派遣证的同学一定要看看啦!希望能保存下来留着好。

不看后悔!要回去拿毕业证报到证派遣证的同学一定要看看啦!希望能保存下来留着好。  送给和我一样即将毕业的兄弟姐妹们:  大学毕业后的一年最为关键,这一年是其人生的基本规划最为重要的...

div图片背景虚化不影响图片上的文字_【手机摄影P图】第四期—手机超实用APP多强大?不看后悔系列...

打 开 的 第 一 件 事 情 就 是星 标「光 意 摄 影 工 作 室」Hi欢迎小伙伴们来到「手机摄影课堂」五一出玩是不是都把好吃的好玩的晒朋友圈了呢,没有感觉自己的照片没有眼睛看到的好看,美食也没有吃起来味道,...

(转)一个业内激励人的故事!!不看后悔

一段真实在个人经历, 给那些迷失方向的朋友[转帖] 这些日子我一直在写一个实时操作系统内核,已小成了,等写完我会全部公开,希望能够为国内IT的发展尽自己一份微薄的力量。最近看到很多学生朋友和我...

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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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。

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