本文来自网易云社区概述并发往往和并行一起被提及，但是我们应该明确的是“并发”不等同于“并行”• 并发：同一时间 对待 多件事情 （逻辑层面）• 并行：同一时间 做(执行) 多件事情 (物理层面)并发可以构造出一种...

在访谈中，我们问了这样的问题：那些想法是从哪里来的？把想法转化为现实有多难？开发大型程序是什么感觉？这是一门艺术还是一门科学？是手艺还是技能？同样的事情还能再做一次吗？访谈的目标不是支配、欺骗或操控，...

C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识，希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言，并以此为基础，能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

声明：作者对本文档保留所有权利。 原题目： 软件工程课程设计 ——心理学指导软件 学生学院 机电工程学院 ...2014年12月16日 目录一、团队介绍 二、软件介绍 三、可行性分析 1.引言 2.可行性研究的前提

专家认为，唐山地区余震活动持续几十年甚至上百年是正常现象。记者 | 吴淑斌44年后的余震7月12日6时38分，河北唐山市古冶区(北纬39.78度，东经118.44度)发生5.1级地震，震源深度10千米，震中距古冶区7千米、距唐山市...

1. 换位思考 沈阳 前台页面处理，利用CSS和DIV构建页面。... 2. moosefs调优 济南 tcp/ip，精通tcp/ip协议。 精通linux下的tcp/ip开发。...moosefs，熟悉moosefs文件系统的配置。 熟悉moosefs各业务的处理环节。...

 绪论 §1 研究的意义及必要性燃气轮机是典型的动力设备，被广泛地应用于电力、能源、交通及军事等关系国计民生的重要部门。因此，研究如何提高燃气轮机使用寿命及可靠性，减少事故发生，以充分提高其经济性及...

Slogan：当你的才华还无法撑起你的野心时，那应该静下心来好好学习 寒冷的冬天终究还是过去了，五月的第一周都还没过完，新闻推送就已经过来，5.4号创造了当天温度的历史新高，火辣辣的天气华丽丽的到来。 我太难了...

关于我的学历，我的确是高中学历，我是 2005 年高中毕业的，所以到现在应该算是 15 年工作经验了，但是前 5 年做的一些工作跟前端也没什么关系，实际上从事前端这一块大概是 10 年左右，目前是钉钉的前端技术专家。...

作者：钉钉前端团队 ...来源：掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 阿里巴巴-大钉钉-前端团队-庸言 原创文章 进行本文分享，希望对在路上的同学们有所帮助 ...

说说我的困惑。老粉朋友都了解我的情况，2014年未毕业就加入目前的公司，待到现在，快7年。做过4年的前端开发，2年的前端主管，接近1年的技术经理，现在团队接近 40 人。两三年前，带的是前...

绪论 §1 研究的意义及必要性 ...燃气轮机是典型的动力设备，被广泛地应用于电力、能源、交通及军事等关系国计民生的重要部门。因此，研究如何提高燃气轮机使用寿命及可靠性，减少事故发生，以充分提高其经济性...

也许我发在MyDigit人气不高，毕竟这里很多都还是初学51，但是因为本人和这个站有一些特殊的感情，所以呢，还是发在这个地方。就算大家不看，也能捧个场，谢谢。 /****************************广告开始**********...

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广州儿科医生红黑榜 红榜：中山一杜敏联 中山一院儿科杜敏联最好，医术最棒。上次去复查有个叫陈玮琪的副教授感觉也不错。 陈玮琪那天刚好挂了陈炜琪，其实她也是不错的，她一诊断就说ＢＢ缺钙，先天性喉喘鸣．先打...

关注并标星星CSDN云计算每周三次，打卡即read更快、更全了解泛云圈精彩newsgo go go大家好！偶是要闻君。偶是要闻君。新的一周已开始，学习必须在路上！！！文...

最近和BBS的负责人小谢一起在筹备CSDN 社区的风云榜，我们俩一整理就发现CSDN的牛人真是不少，邹建第一名总专家分779559分，思归第二名总专家分655789，上十万分以上的专家总共有35个，虽然对我来说...

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如果你准备发AI方向的论文，或准备从事科研工作或已在企业中担任AI算法岗的工作。那么我真诚的向大家推荐，贪心学院《机器学习高阶训练营》，目前全网上应该找不到类似体系化的课程。课程精选了四大...

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内容介绍 畅销产品与普通产品的本质区别是什么？ 如何打造可持续成功的产品？ 本书针对上述问题提出了新颖的观点：用户并不关心产品本身有多棒，而是关心使用产品后自己有多棒。作者利用其多年的交互设计经验，...

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当小枫和小雨再次在咖啡厅相遇的时候，世界安静了一分钟。 时间慢慢拉回到那个曾经的青葱时光。小枫和小雨都考上了市里一所重点高中，在第一天报到的时候，小...

《ASP.NET AJAX应用剖析立即上手》是台湾微软MVP，ASP.NET AJAX Developer Day研讨会与MSDN 讲座专属顶尖讲师，台湾畅销书作者董大伟先生20年来致力于web开发与研究领域的又一力作。本书针对具有ASP.NET开发经验的...

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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）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射（1-n、1-1、n-n、继承映射）、检索策略、检索方式（对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL）、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构，以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合，列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例，并提供详细的开发和部署步骤。

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