安徽.NET技术俱乐部在合肥微软技术中心的支持下成立

.NET技术 > C# [问题点数:20分,结帖人CSDN]
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名人 2019年 荣获名人称号
2012年 荣获名人称号
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状元 2010年 总版技术专家分年内排行榜第一
2009年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2011年 总版技术专家分年内排行榜第二
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金牌 2011年3月 总版技术专家分月排行榜第一
2011年2月 总版技术专家分月排行榜第一
2011年1月 总版技术专家分月排行榜第一
2010年12月 总版技术专家分月排行榜第一
2010年11月 总版技术专家分月排行榜第一
2010年10月 总版技术专家分月排行榜第一
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中国.NET:各地微软技术俱乐部汇总(持续更新中...)

中国.NET:各地微软技术俱乐部汇总(持续更新中...) 本文是转载文,源地址:https://www.cnblogs.com/panchun/p/JLBList.htmlby ​史记微软. i 成功的故事荡气回肠,失败的故事千回百转,但是你不...

安徽.NET俱乐部4月份活动图片

4月22日,在合肥微软技术中心安徽.NET俱乐部启动会圆满结束。这是一个结束,也是俱乐部全面发展的开始。此,衷心感谢Linda,Bingo,Stone,Dcding,Qinghu......所有为俱乐部发展贡献力量的工作人员及热心的朋友们。...

中国.NET:各地微软技术俱乐部汇总(更新中...)

微软技术的发展历程相似,微软俱乐部的发展同样经历着沉沉浮浮。2002年周庆麒先生创办的著名Office技术论坛Excel Home的上线,各种线上技术社区中国的互联网世界中萌发。接着以鞠海洋(广州.NET,2004)、刘辉...

中国.NET:东莞+长沙.NET俱乐部现场花絮及合肥、苏州、上海等地活动预

《传承有序》与微软技术的发展历程相似,微软俱乐部的发展经历着沉沉浮浮,曾经随着微软走向封闭与固执,.NET社区年轻一代的声音被忽略,.NET社区后继无人。社区的沉默是可怕...

安徽.NET俱乐部5月活动公告

安徽.NET俱乐部5月活动公告 ...地点:合肥微软技术中心演示厅 时间:5月27日 一、13:50-14:00 二、14:00-15:00 专题讲座一《ASP.NET内部揭密》:丁德成 主讲 三、5:10-16:10; 专题讲座二《S...

安徽.NET俱乐部”logo征选结果公布

安徽.NET俱乐部”logo征选结果公布 征选比赛终于顺利落帷幕,众多的参赛作品中,经过网上投票和内部评定,现将结果公示如下,奖品和证书将于10月16日寄出,请获奖者注意查收。 最终创意奖 (安徽.NET...

安徽.NET俱乐部”logo创意有奖征集

1. 作品可为电子稿,也可以是手绘稿,此次旨在征集创意,不最终作品 2. 作品应该主题鲜明,内涵丰富,要体现俱乐部的特点 3. 作品应该形象简洁,个性鲜明,视觉冲击力强,富有艺术感染力 4. 作品需要附简单的...

安徽.NET俱乐部”4月活动公告

² 地点:合肥微软技术中心演示厅。 ² 时间:13:30~14:00签到。 ² 会议期间,我们设计了一个“自我展示”环节,并且准备了以下3个技术论题以及相关素材PPT,供有兴趣的会员进行演讲 ² 演讲报名截止日期4月19...

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祝雷(依乐祝):一份来自29岁.NET老程序员的自白

祝雷(合肥.NET 俱乐部发起人) 【个人介绍】 博客园知名博主(依乐祝)。6年以上.NET技术栈的开发工作,3年团队管理经验,从去年开始进行.NET Core技术栈的研究,目前发表了:《Ocelot简易教程》,《.NET Core实战...

CSDN前1000名博主

博主 简介 stpeace 排名:1 原创:2166 粉丝:7180 积分:181660 等级:10stpeace的专栏中国本博客供大家交流,欢迎各抒己见。博文中的内容禁止用 ...排名:2 原创:5286 粉丝:10660 积分:170616 等级:10袁萌...

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不迈出第一步,不去尝试,你永远不知道能否成功

不迈出第一步,不去尝试,你永远不知道能否成功 成功的故事固然荡气回肠,失败的故事也能千回百转,但是如果...年前的时候广州.net俱乐部主席叶老师就曾微信找我私聊,说你可以在合肥组织一个合肥.n...

周三晚6点半!盛派首席架构师“苏老师”在线解密内部系统框架!

工作中有些事,看起来只用一会会儿就能完成,但真正完成起来,总会遇到一些意想不到的困难!你一定碰到过这样的情况——开发时间2周的项目,搭框架就要用 1...

IoTF 2021第七届中国国际物联网博览会

第七届中国国际物联网博览会(IoTF)与厦门人工智能博览会(XAIF)将于2021 年7月8至10日厦门国际会展中心举行,本届展会主题为“物联风向、创新未来”。同期将举行第八届中国国际物联网高峰论坛、2021中国物联网CXO...

一些常用工具网站

①简单设置与开发支持 返回导航∧ 让你的web拥有分享栏: http://www.jiathis.com/getcode?codestyle=standard&showujian=false&type=right&move=0&btn=r1 让你的Web生成QQ图标,点击在线聊天和加群效果 ...

2007年世界500强公司名单

排名 公司标志 中文常用名称 总部所在地 主要业务 营业收入百万美元 1 沃尔玛 美国 一般商品零售 351,139.0 2 埃克森美孚 美国 炼油 347,254.0 3 皇家壳牌石油 英国/荷兰 炼油 318,845.0 ...

程序员常用不常见很难得的地址大全

JSP学校学的,ASP.NET也是学校学的,Winform学校学的,WPF公司要求的所以会了,WinRT基本开发会了,现在公司要求ASP.NET MVC,所以MVC基本会了,我走了不少弯路,查阅了不少资料,花了不少心思,所以说很多东西都...

[茗洋芳竹]程序员常用不常见很难得的地址大全,博主很辛苦

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利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

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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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