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  1. java 和 c# 不同的7个方法 实现 ABCD 全排列

  2. java 和 c# 不同的7个方法 实现 ABCD 全排列 有点贵但是值得下载看看 一定满足你 非常经典

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：26624
    • 提供者：mankim

  1. 改善Java程序的151个建议_12946976 完整高清.pdf

  2. 改善Java程序的151个建议_12946976 完整高清.pdf 一句话，喜欢的话请支持纸质书籍，作者写本书不容易，并于24H内删除。 前言 第1章　java开发中通用的方法和准则 　建议1： 不要在常量和变量中出现易混淆的字母 　建议2： 莫让常量蜕变成变量 　建议3： 三元操作符的类型务必一致 　建议4： 避免带有变长参数的方法重载 　建议5： 别让null值和空值威胁到变长方法 　建议6： 覆写变长方法也循规蹈矩 　建议7： 警惕自增的陷阱 　建议8： 不要让旧语法困扰你 　建议9：

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-11-24
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：ae6623

  1. 训练你的头脑到达顶尖效率的20种方法 和程序员的修炼之道来源： 杨志平的日志

  2. 训练你的头脑到达顶尖效率的20种方法 来源： 杨志平的日志 你是否感到越来越难集中注意力，或者难以进行心算？我希望你不要接受这么一种主张：随着年龄增长头脑的敏锐性必然会减弱。 许多事情能够导致头脑的工作效率下降，而且我喜欢称其中一个主要的因素为“使用它或者失去它”综合症。 这篇文章是《我的生活巨变》的杰夫 尼克尔斯写的报告。他的使命和他的博客的关注点是帮助人们找到生命中的成功和意义。杰夫是一位有深度的作家，我鼓励你读完后去拜访他。 杰夫用这份伟大的列表来帮助我们避免可怕的“使用它或者失去它”综

  3. 所属分类：其它

  1. 改善Java程序的151个建议_12946976 完整高清.pdf

  2. 句话，喜欢的话请支持纸质书籍，作者写本书不容易，并于24H内删除。 前言 第1章　java开发中通用的方法和准则 　建议1： 不要在常量和变量中出现易混淆的字母 　建议2： 莫让常量蜕变成变量 　建议3： 三元操作符的类型务必一致 　建议4： 避免带有变长参数的方法重载 　建议5： 别让null值和空值威胁到变长方法 　建 议6： 覆写变长方法也循规蹈矩 　建议7： 警惕自增的陷阱 　建议8： 不要让旧语法困扰你 　建议9： 少用静态导入 　建议10： 不要在本类中覆盖静态导入的变量和方法 　

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-11-15
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：w271085131

  1. 一种基于深度学习的表情识别方法.pdf

  2. 针对人脸表情识别鲁棒性差 ，容 易受身份信 息干扰的 问题 ，提 出一种具有局部 并行 结构的深度神 经网络识别算 法。首先使 用稀 疏 自编码 算法训练得到 不同尺度 的卷积核 ，然后提 取卷积核 特征 并作池化 处理 ，使特征具 有一定的平移 不 变性 ，最后采用与表情相关的 7 个并行的 4 层 网络得到 最终 的分 类结果 。 实验 结果表明 ，在 标准的人脸表 情识别库 上进行独立测试时 ，本文提 出的局部并行深度神经 网络的表 情识别方法对测试集的人 不 出现 在训 练集 中的情 况

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_39164435

  1. 基于BP神经网络的急倾斜煤层耦合致裂方案优化

  2. 为准确优化急倾斜煤层顶煤耦合致裂方法,根据碱沟煤矿+495水平B1+2工作面开采技术条件,梳理制约顶煤冒放性的7个主要因素;构建了预测顶煤冒放性的BP神经网络模型,并对不同的耦合致裂方案效果进行了预测与分析。结果表明,随顶煤裂化率增加,顶煤冒放性逐步提高,当劣化率大于43%时,弱化后顶煤达到Ⅰ类冒放性标准。考虑经济和实施环境等,选定注水压力为5 MPa,炸药单耗为0.3 kg/m~3为最优方案参数。优化方案实施后,碱沟煤矿顶煤冒放性由第Ⅳ类向第Ⅰ类转化,顶煤冒放性与回采率大幅提升,为安全高效开采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38633576

  1. 回采巷道围岩稳定性的分类预测方法分析

  2. 通过SVM分类机、朴素贝叶斯分类器和决策树算法,利用Matlab和WEKA软件以及粗糙集理论分析并验证了7个非线性因素对回采巷道围岩稳定性的影响。成功实现了对回采巷道围岩稳定性基于3种不同算法的训练和预测。从详细精度、混淆矩阵和节点错误率这3个方面分别比较了3种算法对回采巷道围岩稳定性分类预测的适用性。结果表明决策树算法不适用于对回采巷道围岩稳定性进行分类预测,SVM优于朴素贝叶斯分类器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：254976
    • 提供者：weixin_38741195

  1. 数据可视化专家的七个秘密

  2. 数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化 开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法 能提升视野，少走弯路。3)柱状图是可视化最容易的图形之一,你可以手工编写一段HTM代码,仅仅使用CSS或者 很少量的 Javascr ipt,或者从 Excel里面的一个公式,就可以生成一个有效的柱状图来。 秘密三:真实数据不可替代 对一个数据集进行清洗和格式化已经很繁琐了,如果你需要设计一个基于多个数据集的可 视化呢?

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：382976
    • 提供者：abacaba

  1. MCS-51单片机中断响应的三种方法解析

  2. MCS-51单片机的中断响应延迟时间，取决于其它中断服务程序是否在进行，或取决于正在执行的是什么样的指令。单中断系统中的中断响应时间为3～8个机器周期［1］。无论是哪一种原因引起的误差，在精确定时的应用场合，必须考虑它们的影响，以确保精确的定时控制。根据定时中断的不同应用情况，应选择不同的精确定时编程方法。 文中以定时器T1工作在定时方式1为例，晶振频率为12MHz。 1 方法1 在定时器溢出中断得到响应时，停止定时器计数，读出计数值（反映了中断响应的延迟时间），根据此计数值算出到下一次中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38624746

  1. 使用不同的方法结合/合并两个JS数组

  2. 这是一篇简单的文章，关于Javascr ipt数组使用的一些技巧。我们将使用不同的方法结合/合并两个JS数组，以及讨论每个方法的优点/缺点。 让我们先考虑下面这情况： 代码如下: var a = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ]; var b = [ “foo”, “bar”, “baz”, “bam”, “bun”, “fun” ]; 很显然最简单的结合结果应该是： 代码如下: [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, “foo”, “bar”,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-03
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38728360

  1. Oracle Index 的三个问题

  2. 正在看的ORACLE教程是:Oracle Index 的三个问题。　索引( Index )是常见的数据库对象，它的设置好坏、使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database 的性能。虽然有许多资料讲索引的用法， DBA 和 Developer 们也经常与它打交道，但笔者发现，还是有不少的人对它存在误解，因此针对使用中的常见问题，讲三个问题。此文所有示例所用的数据库是 Oracle 8.1.7 OPS on HP N series ,示例全部是真实数据，读者不需要注意具体的数据大小，而应注

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38631331

  1. 提高MySQL性能的7个技巧

  2. 测量应用程序的方法之一是看性能。而性能的指标之一便是用户体验，通俗的说法就是“用户是否需要等待更长的时间才能得到他们想要的东西”。这个指标在不同的应用场合而有所改变。对于移动购物应用，响应时间不能超过几秒钟。对于员工的人力资源页面，可能需要多花几秒钟的时间。有很多关于性能如何影响用户行为的研究：1.79%的客户不太可能回到慢速网站2.47%的消费者希望网页在2秒或更短的时间内完成加载3.40%的用户在网站加载时间超过3秒时会放弃4.页面加载时间的1秒延迟可能会导致7%的损失，页面浏览量减少11%

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38612437

  1. AdaboostOnMNIST：这是Adaboost算法的实现，它使用两个不同的弱学习器从头开始实施：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测

  2. AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42122986

  1. 新型正交消隐点的摄像机标定方法

  2. 在分析了摄像机模型，单双目视觉系统标定以及消隐点几何特性的基础上，提出了一种新型正交消隐点的摄像机标定方法。该方法仅使用摄像机在不同视角拍摄多幅(至少3幅)棋盘格模板的图像。引入一二阶径向畸变的摄像机针孔模型，主要由消隐点的计算与优化，消隐点法线性标定内部参数，新型改进的Tsai两步法线性求解外部参数和非线性全局优化等组成。实验结果表明,所给出的方法在全局优化之后，7幅图像的重投影平均像素误差为0.0043 pixel，耗时为1.7911260 s,可见速度快且精度高，可广泛应用于计算机视觉研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38630697

  1. 提高MySQL性能的7个技巧

  2. 测量应用程序的方法之一是看性能。而性能的指标之一便是用户体验，通俗的说法就是“用户是否需要等待更长的时间才能得到他们想要的东西”。这个指标在不同的应用场合而有所改变。对于移动购物应用，响应时间不能超过几秒钟。对于员工的人力资源页面，可能需要多花几秒钟的时间。有很多关于性能如何影响用户行为的研究：1.79%的客户不太可能回到慢速网站2.47%的消费者希望网页在2秒或更短的时间内完成加载3.40%的用户在网站加载时间超过3秒时会放弃4.页面加载时间的1秒延迟可能会导致7%的损失，页面浏览量减少11%

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_38624914

  1. numpy按列连接两个维数不同的数组方式

  2. 合并两个维数不同的ndarray 假设我们有一个3×2 numpy数组： x = array(([[1,2], [3, 4], [5,6]])) 现在需要把它与一个一维数组： y = array(([7, 8,9])) 通过将其添加到行的末尾，连接为一个3×3 numpy数组，如下所示： array([[1,2,7], [3,4,8], [5,6,9]]) 在numpy中按列连接的方法是： hstack((x,y)) 但是这不行，会报错： ValueError: arra

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38565631

  1. 详解Linux下你所不知道的7个SSH命令用法

  2. 一个系统管理员可能会同时管理着多台服务器，这些服务器也许会放在不同的地方。要亲自一台一台的去访问来管理它们显然不是最好的方法，通过远程控制的方法应该是最有效的。 Linux系统的远程管理工具大概有几种：telnet，ssh，vnc等，其中ssh是最常用的管理方法，采用密文的传输方式，简单安全。 Secure Shell缩写是SSH， 由IETF的网络工作小组（Network Working Group）所制定，SSH是一项创建在应用层和传输层基础上的安全协议，为计算机的shell提供安全的传输和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38642369

  1. 不要急于切换到Java 8的6个原因

  2. Java 8是极好的。不过我们在尝完鲜了之后，也开始对它持怀疑的态度。所有好的东西都是有代价的，在这篇文章中，我会分享Java 8的主要的几个难点。在你放弃Java 7升级到8之前，你好确保自己知道这些。 　　并行流会影响性能 　　Java 8的所承诺的并行处理是受期待的新特性之一。集合以及流上的.parallelStream()方法是实现这点的。它将问题分解成子问题，然后分别运行在不同的线程上，它们可能会被分配到不同的CPU核上，当完成之后再组合起来。这些全都是在底层通过fork/join

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：107520
    • 提供者：weixin_38570202

  1. jdk1.8之后的String.intern()方法内存分析

  2. 关于String.intern()方法，这个问题都被问烂了，有的文章在分析的时候还在用jdk1.7，jdk1.8之后内存模型发生了变化，内存的变化也会影响intern方法的执行，这里有必要写文章分析一下，请大家务必从头开始看，这样才能搞懂 1.字符串常量池划分 jvm对字符串常量池在不同jkd版本有不同的划分，这里用hotspot来分析，文章后部分会使用，主要有以下三种方式 大致划分为这几个部分，对方法区，元空间和堆等概念模糊的朋友可以参考方法区,永久代,元空间这篇文章 2.回顾string对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_38737335

  1. 详解用Python进行时间序列预测的7种方法

  2. 数据准备 数据集（JetRail高铁的乘客数量）下载. 假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('train.csv') df.head() df.shape 依照上面的代码，我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：742400
    • 提供者：weixin_38694299
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