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
java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code java jvm thread 多线程 Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
【转】JSON与XML的区别比较丁_新 json xml
1.定义介绍 (1).XML定义扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c 算法
#include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
我的软件麦田的设计者我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
linux awk命令详解被触发 linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
各种语言比较 _wy_ 编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
oracle 中数据类型为clob的编辑知了ing oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据矮蛋蛋 zookeeper
原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
tomcat数据源 alafqq tomcat
数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 04. conn
遍历的方法百合不是茶遍历
遍历在java的泛
linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
linux查看硬件信息的命令一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo 二.查看内存： free 三.查看硬盘： df linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题： 1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals 默认序列化和反序列化 import com
【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") { set $all_cookie $1; } 变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan java netty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符 js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linux shell 命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下： 1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
1、透明动画效果方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总 linux管道命令 linux常用管道命令
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Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
在项目中碰到这样的问题：由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .net C#asp.net hovertree Web Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" /> 那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。写道程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
为了字体更好看，改变了格式…… &&运算符： #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a=-1,b=4,k; k=(++a<0)&&!(b--
linux标准IO缓冲机制研究音频数据 linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
随想生活暗黑小菠萝生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
我认为POJO是一个错误的概念 windshome java POJO 编程 J2EE 设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。 &

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码

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