澄清!关于ZX Messenger是谁写的

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MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储...

软件工程知识点复习总结

软件工程

软件工程——瀑布模型、快速原型模型、增量模型、螺旋模型

目录 一、瀑布模型 1.1什么是瀑布模型 1.2特点 1.3优缺点 1.4客户需求 二、快速原型模型 2.1什么是快速原型模型 2.2优缺点 2.3快速原型模型的思想产生、原理及运用方式 2.4类型 ...4.4...

程序员面试宝典——助你拿到好offer

定位篇,介绍判断何时跳槽的方法、澄清跳槽原因、你想要什么、盘点核心资源、寻找求职目标和设定合理期望等。 2. 准备篇,讨论简历的三大误区、自我介绍的2种模式、专业层面的准备、常见非技术问题、提问环节...

C# 中文字符比较 or C#汉字比较 or C# 中文字符串比较 or C#中文名字比较

C# 中文字符比较 or C#汉字比较 or C# 中文字符串比较 or C#中文名字比较 /// /// 类扩展 /// public static class StringEx {   ///   /// 比较中文字符是否相等 ...///

深入解析内存原理:DRAM的基本原理

前面我们知道了在一个简单的SRAM 芯片中进行读写操作的步骤了,然后我们来了解一下普通的DRAM 芯片的工作情况。DRAM 相对于SRAM 来说更加复杂,因为在DRAM存储数据的过程中需要对于存储的信息不停的刷新,这也是...

WPF开发教程

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

C标准:C90、C99、C11

C语言原来是没有统一的标准的,第一个标准是90

verilog 综合注意事项

verilog

简述瀑布模型、增量模型、快速原型模型

一、瀑布模型  瀑布模型是应用广泛的一种软件开发模型,易于理解和掌握。 瀑布模型是将软件生命周期的各项活动规定为按照固定顺序相连的若干阶段性工作,形如瀑布流水,最终得到软件产品。因形如瀑布,故此得名。...

可行性研究

可行性研究的目的:用最小的代价在尽可能短的时间内确定问题是否能够解决和是否值得解决可行性研究的任务:1)分析和澄清问题(现实与期望的距离)定义; 2)分析员应该导出系统的逻辑模型; 3)探索若干种可供选择...

对话改写实现模糊语句澄清

一种直观的想法是,通过对话上下文信息,对当前不完整的模糊语句进行信息补全和指代消解,从而实现模糊问题澄清。 需要做信息补全的例子A: 二维码无效B: 您的乘车二维码页面提示的吗 A: 乘车刷卡时改写后: 乘车刷卡...

DX中关于背面剔除概念的澄清!

最近在渲染地形时发现把背面剔除模式设为CCW结果我的地形正面就显示不出来了!知道是网格编织顺序出了问题(但我记得我的网格是按顺时针编织的),为了彻底将这一问题搞明白,去查了下DX 的SDK,结果发现里面讲得一团糟!...

宋宝华:关于linux内存管理中DMA ZONE和dma_alloc_coherent若干误解的澄清

本文已首先在Linuxer公众号(ID: LinuxDev)发表,先转回我的blog也发表。转载请注明出处。 1.DMA ZONE的大小是16MB? 这个答案在32位X86计算机的条件下是成立的,但是在其他的绝大多数情况下都不成立。...

宋宝华: 关于DMA ZONE和dma alloc coherent若干误解的彻底澄清

作者简介宋宝华,他有10几年的Linux开发经验。他长期在大型企业担任一线工程师和系统架构师,编写大量的Linux代码,并负责在gerrit上review其他同事的代码。Barry Song是Linux的活跃开发者,是某些内核版本的最活跃...

C++ 面试题大全

1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应,free只会释放内存,new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放...

最近总看到很多讨论Java走下坡路的帖子,新人求澄清!

敏捷开发之需求澄清

SE整理完一个迭代的需求以后,进入下一个流程需求澄清,需求澄清的主要目的是给开发人员澄清需求,确认开发点。  需求澄清的一般流程为:  1. SE给开发人员讲解需求点  2. 开发人员评论需求点是否合理,完善...

惊:FastThreadLocal吞吐量居然是ThreadLocal的3倍!!!

本文将继续上文的话题,来聊聊FastThreadLocal,目前关于FastThreadLocal的很多文章都有点老有点过时了(本文将澄清几个误区),很多文章关于FastThreadLocal介绍的也不全,希望本篇文章可以带你彻底理解...

搜狗面试的经典题(C++map按值排序,class struct的区别)

一:起因 (1)java Map排序(key,value),请看另一篇博客 java Map排序  (2)c++ map排序(key,value),可以对c++ map和java Map进行对比:之一,c++的map默认按照key值进行排序,而且就是map了;...

关于fopen与fwrite的追加模式澄清

C函数fopen中可对打开的文件设置多种读写模式,需要说明下fwrite的追加模式是怎么回事,网上很多文章都说的不清不楚,只说a是追加,w不能追加,其实很多误解,这里需要澄清:w:表示fopen文件时会清空掉原文件(如果...

如何理解别人的需求规格说明书?

在开发过程中,开发人员、测试人员都需要阅读其他人的需求规格说明书,当阅读别人的需求文档时,我们需要关注什么呢?参见下图的要点: 首先需要了解关于该系统的总体信息,主要包含2条: 1 明确出该软件与其他...

马斯克澄清“我不是中本聪”,比特币创始人究竟是谁

关键时刻,第一时间送达!...在这个比特币冲击 1 万美元的关键时刻,一则关于比特币创始人——中本聪“本尊”的猜想再一次引发了人们的讨论。 中本聪之谜 2008 年 11 月 1 日,在一个囊括了

需求澄清会议提高质量的思路

澄清会议的思路 第一次讲述整体思路、然后讨论与提问 第二次进一步陈述细节、然后讨论与提问 第三次基本把所有细节讲完、然后讨论与提问 相比单纯的讲,增加PO与成员的交互,同时以一个整体到局部,不断演进的...

雷军:何以英雄背骂名!

背负骂名,是高手的宿命。很多人瞧不上小米,骂小米是屌丝手机、垃圾货。很多人看不起金山WPS,骂金山只是个抄袭微软的小公司。上个月金山办公上市钟声敲响,伴随而来的,大多数却都是:“垃圾公司...

需求澄清会议,测试需要做那些事情?

1、深刻理解需求,需求澄清的时候就不要在会议上面玩手机或者干其他事情了,因为如果需求理解不深刻,后面测试相关的工作就很难开展,2、找到需求中设计不合理或者很难理解的地方3、思考需求中的测试点,影响我们做...

关于软件项目工作量估算的若干问题

作者:张克强软件项目工作量估算从估算依据上看可以分成如下两类:1,基于规模估算2,基于工作量估算基于规模估算的情况下,需要估算软件项目的规模。本文首先来看规模方面的问题。问题1:如何表达规模?...

令人比较失落的IT圈子-关于华为裁员

早在几年前就有人说过程序员在35岁以后如果不做管理就很难混了,如今由于近日的华为事件被炒得沸沸扬扬,显然... 什么叫做管理,在程序员的思维里,做管理其实很简单,就是从代码到不代码,哪怕是PPT,只要不

四史答题软件安装包exe

四史答题软件安装包exe

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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