基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码

Flowable 实战落地核心：选型决策与坑点破解练习时长两年半的程序员小胡 Flowable 流程引擎实战指南低代码 BPMN 流程引擎 flowable 后端 java
在企业级流程引擎的落地过程中，选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”，结合真实项目经验，提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型：从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时，需避免陷入“技术崇拜”，应回归业务本质。评估Flowable是否适用，可从三个维度判断：业务复杂度若流程涉及动态审批链（如按金额自动升级审批）
无题回归自然HAO
“横看成岭侧成峰，远看高低各不同。"世间的事，对与错，都是站的角度不同，而得出了不同的结论。慨叹故人的寥寥数语，就告诉了世人朴素主义哲学的真意：和谐生存，尊重自然。古人说：读万卷书，行万里路。刻苦读书，回归自然，不会有错。因为书中自有清目剂，自然就是个大讲堂。图片发自App
机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？ AI算力网络与通信 AI人工智能与大数据技术 AI算力网络与通信原理 AI人工智能大数据架构架构 ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能 gpu算力算法 java 开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
极简生活让我变得孤僻了，习惯是个可怕的东西小雅_10a7
最近这段时间，我从小喇叭变成了沉默的小绵羊，发现自己有点孤僻了，不想去管那么多人和事，自己默默的回归极简生活，本人是典型的双子女。以前的自己爱好跟形形色色的人聊天，聊八卦，喜欢听各种故事，不夸张的说，就是人群中的小精灵，小蜜蜂，突然有一天，感觉自己突然变成不爱说了，也不怎么听别人的故事了，感觉就沉浸在自己的小世界，固守着自己曾经的认知，不接触新事物，连回家的路，都习惯性走同样的路，一次不是以往的路
营销：让销售回归销售，别再说“把梳子卖给和尚”了！ _蚊子爱上蚊香_
环顾一下现如今的营销界，都是那类“把冰箱卖到北极”、“把梳子卖给和尚”的营销故事，简直成了营销界的精神偶像，但“假、大、空”现象层出不穷，销售出路在哪里？有这样一个故事与大家共同分享感受下：在纽约第五大道有一家复印机制造公司，他们需要招聘一名优秀的推销员。老板从数十位应聘者中初选出3位进行考核，其中包括来自费城的年轻姑娘安妮。老板给他们一天的时间，让他们在这一天里尽情地展现自己的能力！可是，什么事
基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类（例如，诊断肺炎）
1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部，图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起，如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰（痰液可能呈脓性）、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变，即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能，呈现为高密度影。胸腔积
回归故园风中的秋叶
我，一个尘世间平凡的女人，经年困于城市的嘈杂与喧嚣，于某个不眠的深夜，听着窗外淅淅沥沥的雨声，触动了灵魂深处那痕一直没能愈合的疼，手抚满脸沧桑，禁不住潸然泪下。或许，故园的回归，是一帖医心的良药。红土地，绿草滩，我终于回到了您的怀抱____这个生我养我，聆听我初来人世的第一声啼哭，留下我童稚岁月的十年苦乐，甚至造就我一生性格命运的小村庄，我回来了！四十五年岁月流逝，那间破旧的小矮屋居然还在原处。她
视觉Transformer还有哪些点可以研究？怎么应用？计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥？今天笔者为大家推荐一篇最新的综述，详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向，还会定期更新Github，研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景，它能够聚焦于图像的关键区域，同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发，注意机制已经被引入到计算机视觉（CV）中，以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
基于RSS与KNN的室内定位技术实现火箭统
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：室内定位技术对于智能建筑和物联网至关重要，在没有GPS信号的环境中尤其重要。RSS位置指纹法利用特定位置的无线信号强度来确定设备位置，而KNN算法能够基于信号强度找到最近的已知位置进行预测。本教程详细讲解了如何在MATLAB中通过”positioning_simulation.m”代码实现RSS位置指纹法与KNN算法的结合，涵盖数据预处理、算法实现、位置预测、
后半生，享受生活就是最好的养老方式 alisonliu
人生百年，后半生的日子，其实才是属于你的黄金时代！因此，记住下面十句话，就能过上无忧无虑、享受人生的黄金时代。1、后半生，请学会沉默有时候，被人误解，不想争辩，所以我们选择沉默。生活中，不是所有的是非都能说清楚，甚至可能根本没有真正的是与非。那么，不想说话，就不说吧，在多说无益的时候，也许沉默就是最好的解释。2、后半生，请回归平静人到了一定的年纪，反而不喜欢喧闹的环境，平静的心态更有利于身体健康、
用matlab对微分方程组进行仿真,基于MATLAB的微分方程组的数值计算稗官无印
238科技资讯科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION2009NO.06SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION学术论坛传统的解微分方程组的方法有近似分析解法﹑表解法和图解法。这些方法有一定的局限性。MATLAB是一种基于矩阵的数学软件包,该软件包包括了一个数值程序扩展库,并且有高级编程格式。应用MATLAB工具箱中自带的四阶五级的龙格库塔法(ode45
2020年高考倒计时最后30天，如何高效复习和备考呢？韦彪爱创作
到了最后一个月，很多高考生逐渐感觉到比较紧张，而且很茫然，到底怎样才能能快速提高成绩，更好的复习。其实很简单，此时现在要做就是复习教材，好好看之前的试题，多练习试题，而且还要有针对性和有计划性的复习。有些同学看书很没有效率，看着就快睡着了，而且效率低下，看了一天什么东西都没记进去，纯属浪费时间，所以最后一个月，建议同学们可以做如下的复习和冲刺：一、30天回归教材有的同学可能会问，高中课本我都看了十
期望，其实是一种负能量晓玉_5c35
所有关系，父母子女关系也好，夫妻情侣关系也罢，兄弟姐妹关系也好，亲戚朋友关系也罢，都只是锦上添花的幸福。一个人精神上的长久幸福，最终还是来自于自己心灵的丰盈。有很多人在我的后台留言，抱怨她们的另一半，抱怨婚姻生活不幸福，然后这些抱怨都会回归到同一个问题——该去还是留？我们都知道，亲密关系是修行最好的道场，你的配偶就是你修行的最佳对象，否则你也不会遇见他。可是每个人的功课都不一样。该去该留，外人岂能
再度融合吾宗老孙子
在之前融合的时候，方向就是不断的回归本心。在金刚经里，是说达到无所住的时候，本心也就找到了。在道德经里，是说那个虚极、静笃的状态也就是回归本心的状态。于是我就顺着这个方向在前行。虽然修行继续，但我仍然想要作用现实。在读了零极限之后，发现它们融合的很好。我通过回归零点来更清楚的察觉现实的模样，观察自己的行为。这样无有本来也是一个整体。在学习了阿纳丝塔夏之后，我对于这种融合的理解又更近了一步。她提出的
PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
MATLAB：取整、取余函数彤小白
取整函数：向正方向取整：ceil向负方向取整：floor向0方向取整：fix四舍五入取整：round取余函数：rem(x,y)=x-y.*fix(x./y)mod(x,y)=x-y.*fix(x./y)当x,y同号时，rem(x,y)与mod(x,y)相同当x,y异号时，rem(x,y)值的符号与x一致，mod(x,y)值的符号与y一致>>x=5;y=3;>>rem(x,y)ans=2>>mod(
20190916没对比没伤害，有对比没伤害冯妇两年
收拾整理抽屉桌面，座位要轮动了，上周四放假前忘了。纸巾，空瓶子，废弃簿册和文具，丢丢丢，个个瞄准垃圾桶，投投投。垃圾桶上大下小，四方形，约，高度五十厘米，口子三十乘四十，深蓝色。嗯嗯嗯？垃圾袋垃圾袋！前排一女生随即上来，拉开图书橱柜的门，拿出一个巨大的黑色塑料袋。蒙头蒙脸套在桶上，端住桶身，将桶倒立过来，轻轻摇两摇，把桶取出放回地上。所有桶里垃圾都回归袋子里，都是干垃圾，没异味没毒害没危害。前排女
从0开始学习R语言--Day58--竞争风险模型
在用传统生存分析方法的场景中（如Kaplan-Meier和Cox回归），假设所有事件都是独立且互斥的，但在现实中，研究对象可能面临多种互斥的终点事件（如癌症患者可能死于癌症本身，也可能死于其他原因），如果直接去分析，模型会把这种结局时间错误地纳入评估，从而提高了病症的分析。而竞争风险模型可以在考虑其他竞争风险存在的情况下，排除干扰求得某特定事件发生的概率。以下是一个例子：library(cmprs
Python_day54Inception网络及其思考且慢.589 Python_60 python 开发语言
一、inception网络介绍今天我们介绍inception，也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接，可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的，那为什么我今天才说呢？因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络，也被称为GoogLeNet，是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
Python,C++,go语言开发社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理APP Geeker-2025 python c++golang
开发一款用于**社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理**的App，结合Python、C++和Go语言的优势，可以实现高效的数据处理、实时的跟踪监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案，涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端（Python+Go）-**编程语言**：-**Python**：用于数据处理、机器学习（如风险评估、行为预测）、脚本编写等。-**Go**：用
高赞小说林黎叶昭（和闺蜜一起穿进仙界救赎文）完结阅读_林黎叶昭和闺蜜一起穿进仙界救赎文好书慢看
高赞小说林黎叶昭（和闺蜜一起穿进仙界救赎文）完结阅读_林黎叶昭和闺蜜一起穿进仙界救赎文主角配角：林黎叶昭小说别名：和闺蜜一起穿进仙界救赎文简介：和闺蜜穿越到仙侠文的第一千年。系统终于大发慈悲的告诉了我们，回归现实世界的方法。闺蜜站在诛仙台上，对着我笑道：“黎黎，我要回家了。”说完，她就当着他战神夫君的面一跃而下。前一秒还在指责她演戏，上不得台面的战神，顿时白了脸。那是我被关在血渊的第十天。这十天里
Matlab医学图像配准工具箱使用指南远方之巅
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：医学图像配准是一个关键的IT技术，特别是对于不同条件下的医学图像分析至关重要。’fordanic/image-registration’是一个Matlab工具箱，它提供了易于使用的接口和算法，助力研究人员和工程师高效准确地完成医学图像配准工作。工具箱内包含了多个示例脚本，详细演示了二维和三维空间中的图像配准步骤，包括图像预处理、特征检测、相似性度量、几何变换模
Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫 pandas
目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR 山顶夕景推荐算法 #集成学习与Kaggle GBDT 推荐算法机器学习
学习总结（1）不同问题的提升树学习算法，主要区别在于使用的损失函数不同，如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。（2）不管是二分类问题的提升树，还是回归问题的提升树，这里的损失函数都很方便：前者是用指数损失函数，所以可以当做是Adaboost的个例，Aadaboost的流程；而后者是当使用平方误差损失时，可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数，对应
算法单链的创建与删除换个号韩国红果果 c 算法
先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感白糖_ java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。看完整章内容，
zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 java DAO spring jdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
Rss 订阅开发周凡杨 html xml 订阅 rss 规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。 RSS
分页查询实现 g21121 分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。按实现形式分前台分页和服务器分页：前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
spring jms异步消息处理 510888780 jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
highCharts柱状图布衣凌宇 hightCharts 柱图
第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
我的spring学习笔记2-IoC（反向控制依赖注入） aijuans spring mvc Spring 教程 spring3 教程 Spring 入门
IoC（反向控制依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
TLS java简单实现 antlove java ssl keystore tls secure
1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
Zip解压压缩文件百合不是茶 Zip格式解压 Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName)); &n
underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScript underscore
工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。学
java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 java jvm jstatd
1.介绍 jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。 jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义： /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
nginx lua开发经验总结 ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers Swap: 6127608k total,&nb
[JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
自定义类的equals函数 dai_lm equals
仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
命令如下：sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了方法一：进入MYSQL安装目录打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[ 编辑] SOLID 原则单一功能原则开闭原则 Liskov代换原则接口隔离原则依赖反转原则查论编在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。将配置文件中的如下部分删除：
mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
抽象工厂模式：工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
评"高中女生军训期跳楼” nannan408
首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 java jvm scala
直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c 算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码

你可能感兴趣的:(神经网络,回归,matlab)