分类预测 | MATLAB实现GRNN广义回归神经网络多特征分类预测

PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南慕婉0307 pytorch pytorch 人工智能 python
一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架，现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图（DynamicComputationGraph，又称"define-by-run"机制），这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络，并在运行时动态调整计算图结构，大大提高了研究
大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级俺是农村的 Redis redis java 缓存
Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级1、缓存雪崩发生场景：当Redis服务器重启或者大量缓存在同一时期失效时,此时大量的流量会全部冲击到数据库上面,数据库有可能会因为承受不住而宕机解决办法：1）缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。2）给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。3）一般并发量不是特别多的
C/C++ 求模运算符%的应用
求模运算符用于整数运算。求模运算符给出其左侧整数除以右侧整数的余数。例：15%4=3(读作15求模4得3)因为15比4得三倍多3，即15除以4得余数时3.示例，我们有16通道数从0到15，经过计算我只需要指定为0通道还是1通道。02468101214为0通道，其余为1通道。示例源码：//Len_mo.cpp:此文件包含"main"函数。程序执行将在此处开始并结束。//#includeintmain
面向对象编程基础：封装、继承、多态与抽象的全面解析
文章目录面向对象的三大特征面向对象编程基础之类与对象定义一个类创建对象并调用方法面向对象编程基础之继承和多态继承多态多态是面向对象的三大特征之一定义两个类定义一个函数鸭子类型面向对象编程基础之封装和抽象封装抽象面向对象编程基础之组合和接口组合接口总结面向对象的三大特征面向对象编程有三大特征：封装、继承和多态。封装（Encapsulation）：封装确保对象中的数据安全，通过将数据和操作数据的方法封
Apple A 系列芯片 Camera 架构解析：ISP + NPU 图像管线协同机制全景实战观熵影像技术全景图谱：架构调优与实战架构接口隔离原则影像 Camera
AppleA系列芯片Camera架构解析：ISP+NPU图像管线协同机制全景实战关键词：AppleA系列、图像信号处理器（ISP）、神经网络引擎（NPU）、SmartHDR、DeepFusion、图像协同计算、图像路径优化、拍照性能、图像延迟控制、AppleSilicon摘要：苹果在A系列芯片中持续深化ISP与NPU的协同架构，实现图像质量、算法速度与功耗的高度平衡。从A11到A17Pro，App
【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析运器123 AI大模型支持向量机机器学习人工智能 ai 大数据 AI编程算法
一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数：\min_{w,b}\
JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析
JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析文章目录JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析引言⚡五、字节码与执行引擎字节码文件结构字节码文件组成部分解析️Class文件结构详解实例分析字节码指令集介绍指令分类常用指令详解字节码示例分析⚙️执行引擎工作原理解释执行与即时编译（JIT）解释执行⚡即时编译（JIT）热点代码探测探测方法计数器详解示例代码️分层编译技术编译层级️分层编译配置性能对比️实战案例案例
网络安全之注入攻击：原理、危害与防御之道
网络安全之注入攻击：原理、危害与防御之道引言在OWASPTop10安全风险榜单中，注入攻击常年占据首位。2023年Verizon数据泄露调查报告显示，67%的Web应用漏洞与注入类攻击直接相关。本文从技术视角系统解析注入攻击的核心原理、典型场景及防御体系，揭示这一"网络安全头号杀手"的攻防博弈。一、注入攻击的本质与分类1.1基本定义当应用程序将非可信数据（UntrustedData）作为代码解析时
【Java基础篇】Unicode、进制转换 public static void m Java基础进制互相转换 unicode
一、unicode先说一下unicode是什么？最开始美国人搞出了ASCII这个东西，什么意思呢？首先一个字节，我们都知道是8个bit位，总共能表示256种状态，然后我们就把这256种状态每种状态都对应一个字符。这种对应关系就是ASCII。ASCII中一共定义了128个字符，例如：00110000，也就是48，对应字符'0'。对于英语来说，128个字符来编码是完全足够的。但是汉字有那么多，256个
[特殊字符] Python 实战 | 批量统计中文文档词频并导出 Excel happydog007 python自动化办公 python 开发语言
本文展示如何用Python脚本：批量读取文件夹中的多篇中文文档；用jieba分词并统计词频（过滤停用词与单字符）；将各文档词频输出为对应Excel文件；是文本分析、内容审查、报告编写中的实用技巧。Step1：批量加载文件夹中文本文件路径importospath='主要业务'files=[os.path.join(path,f)forfinos.listdir(path)]使用标准库os.listd
FPS射击游戏状态同步架构方案你一身傲骨怎能输游戏开发技术专栏游戏架构
文章摘要本文提出了一种FPS射击游戏的状态同步架构方案，旨在实现低延迟、高一致性和抗作弊。采用服务器权威架构，客户端仅提供输入和预测渲染，服务器验证并广播状态。通过客户端预测、服务器校正和增量同步机制优化延迟与带宽，同时利用事件驱动同步确保关键事件一致。网络优化包括数据压缩、差异编码和优先级排序。方案还包含输入验证、反作弊措施和容错机制，并通过示例数据包设计和流程说明具体实现。优势包括低延迟、状态
android四大组件之一——Service 闲暇部落四大组件 Service IPC AIDL Messenger Binder
目录一、Service概述二、Service分类1.前台服务2.后台服务3.绑定服务三、Service的两种启动方式1.start启动模式2.bind绑定模式四、权限五、Service生命周期六、组件与绑定Service的通信方式1.扩展Binder类2.Messenger信使3.AIDL七、总结场景使用区别八、源码下载一、Service概述Service是应用组件，代表一个应用的长时间后台运行的
60天python训练营打卡day46
学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾：1.不同CNN层的特征图：不同通道的特征图2.什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。3.通道注意力：模型的定义和插入的位置4.通道注意力后的特征图和热力图学习时间：2025.06.29@浙大疏锦行
如何在YashanDB中实现数据趋势预测数据库
数据趋势预测已成为数据驱动决策中的一个重要方面。在面临海量数据时，如何精确而高效地提取潜在趋势，对于企业的战略规划具有重要意义。YashanDB作为一款高性能的数据库产品，提供多种存储和查询优化功能，使得实现数据趋势预测成为可能。特别是在数据存储结构和多版本并发控制（MVCC）等特性下，趋势预测的场景应用可以得到有效支持。数据分析基础在进行数据趋势预测之前，首先必须了解基础的数据分析过程。Yash
Python 训练营打卡 Day 46 2401_86382089 Python打卡 python
通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。我们现在说的很多模块，比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等，都是基于自注意力机制的。从数学角度看，注意力机制是对输入特征进行加权求
thinkphp5.0项目配置多MySQL数据库连接 thinkphp5mysql
公司项目需要连接2个MySQL数据库背景介绍:公司项目是基于fastadmin1.4.0.20230711开发的,里面用到的thinkphp版本是5.0.25,项目涉及到小程序端和设备端,之前做的是两个项目,但是部署在同一台服务器上,分别对应两个数据库,之前两个项目之间的交互是通过互相调用对方接口的方式实现的,优化的时候就想通过在一个项目中连接两个MySQL数据库的方式,避免互相调用带来的性能开销
5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类托比-马奎尔深度学习基础知识 YOLO
在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例：肿块、钙化、结构扭曲和正常，这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例，先前的乳房X光检查（通常是1年前扫描的）均报告为正常，而当前的乳房X光检查被诊断为癌变（经活检证实）或健康。方法：建议将基于Y
Springboot项目快速部署（三）：Idea插件docker工具，结合Docker-Compose集群部署码专人L Java spring boot intellij-idea docker
文章目录一、实现目的二、实现过程第一步第二步一、实现目的本文主要讲解如何通过docker-compose进行单服务器部署多服务场景的快速处理，按之前文章讲解的内容，我们如果需要部署多个服务的话，且需要运行多次docker插件，且每次运行时都需要调整不同的端口，避免端口冲突，如果一台服务器部署了45个服务的时候，那就会导致发版流程变的异常繁琐，这时候我们就可以通过docker-compose的sca
基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用 despacito, 论文精读-乳腺超声分类
BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
Python 训练营打卡 Day 50 2401_86382089 Python打卡 python
预训练模型CBAM注意力现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题：预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容，我们需要回答2个问题。resnet18中如何插入cbam模块？采用什么样的预训练策略，能够更好的提高效率？可以很明显的想到，如果是
安全清除系统垃圾完成！天涯海风垃圾清理 C盘清理
要轻松流畅上网你是否注意到你的电脑系统磁盘的可用空间正在一天天在减少呢？是不是像老去的猴王一样动作一天比一天迟缓呢？没错！在Windows在安装和使用过程中都会产生相当多的垃圾文件，包括临时文件（如：.tmp、._mp）日志文件（.log）、临时帮助文件（.gid）、磁盘检查文件（.chk）、临时备份文件（如：.old、*.bak）以及其他临时文件。特别是如果一段时间不清理IE的临时文件夹“Tem
驱动程序与源代码解析 AR新视野
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：驱动程序和源代码是软件开发的核心，它们负责操作系统与硬件设备之间的通信，并构成软件的可执行基础。本主题涵盖驱动程序的分类、特定类型的驱动（如字符设备和网络驱动）、性能优化技术、内核源代码剖析、开源驱动的特点与贡献、驱动程序开发流程、安装与更新方法以及调试技术。同时，提供了学习资源，如代码示例和教程文档，以加深对驱动程序和源代码开发的理解。1.驱动程序分类与作用
LangGraph是为了解决哪些问题？为了解决这些问题，LangGraph采用哪些方法？LangGraph适用于什么场景？LangGraph有什么局限性？杰瑞学AI AI/AGI NLP/LLMs langchain 人工智能自然语言处理深度学习神经网络
LangGraph旨在解决的问题LangGraph是LangChain生态系统中的一个高级库，它专注于解决构建复杂、有状态、多步LLM应用程序的挑战。它扩展了LangChain的链和代理概念，尤其针对以下问题：多步决策和循环工作流：传统的链通常是线性的或简单的分支，难以处理复杂的决策路径、条件跳转以及需要循环迭代才能达到最终结果的任务。状态管理：在复杂的、多轮的LLM应用中，需要维护和管理应用的状
2025.7.4总结天真小巫职场记录职场和发展
感恩环节:感谢今日工作顺利度过，明天终于能美美的睡个懒觉了。感谢这周有个美好的双休。今日去实验室参观设备，感谢我的一个同事解答了我关于硬件设备与所做软件业务之间的关系，通过控制器控制网元等相关设备，同时，虽然参加过两周的硬装培训，但在这个光交箱得众多设备里，连交换机长什么样子都忘了。同事之间的交流完全插不上话。业务上还是需要多学习。如果所学的只是不能为自己所用，那么它将化为一摊死水。有氧运动:晚上
如何在YashanDB数据库中使用JSON数据类型？数据库
随着海量结构化与半结构化数据的快速增长，关系型数据库面临性能瓶颈和数据一致性的挑战。JSON作为一种灵活的半结构化数据格式，在多领域数据交换和存储中广泛应用。YashanDB作为支持多种存储结构和高性能事务处理的数据库产品，提供了对JSON数据类型的支持，以满足现代复杂业务对半结构化数据处理的需求。本文旨在基于YashanDB体系架构及存储引擎特性，深入解析JSON数据类型的技术原理与实现方式，为
Python多线程vs多进程：一场关于效率的“宫斗戏“，谁才是你的真命天子？
清晨的咖啡还冒着热气，你盯着监控面板上飙升的CPU使用率，键盘敲出的代码在"多线程"和"多进程"之间反复横跳——这可能是每个Python开发者都会经历的"效率抉择时刻"。当项目从"能跑就行"进化到"必须快跑"，多线程与多进程这对"欢喜冤家"就会跳出来，用各自的"十八般武艺"让你挑花眼。今天咱们就来扒开表象，从底层机制到实战案例，彻底搞懂这对CP的爱恨纠葛。一、GIL：多线程头顶的"紧箍咒"要聊多线
蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
视觉设计全栈解析：必知的8大核心方向与应用场景
在数字时代，视觉设计早已渗透到生活的方方面面——从手机APP界面到街头广告牌，从书籍的版式到产品的包装，这些统统离不开视觉设计的支撑！所以，了解视觉设计分类，不仅能帮助我们理清设计的边界与应用场景，更能让初学者找到学习的方向，让从业者精准定位创作目标哦。接下来，我们就来详细解析视觉设计分类中的8大常见类型，一起来享受这场视听盛宴吧~一、视觉识别图形设计在视觉设计分类中，视觉识别图形设计是构建品牌形
20.XLD轮廓 Echo`` Halcon系统化学习计算机视觉人工智能算法
目录1.xld概念2.画轮廓3.区域转轮廓4.边缘提取算子5.xld特征提取6.提取任意线条7.提取最长的线条8.xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld集合运算15.区域和轮廓精度16.轮廓的保存读取17.halcon操作CAD文件18.轮廓测量算子19.同心度计算1.xld概念*图像处理*1.处理对象HObject*1.图像-image*2.区
Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java 双向map
关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap 有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。即：既要根据Key找Value，又要根据Value
PL/SQL触发器基础及例子百合不是茶 oracle数据库触发器 PL/SQL编程
触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似过程函数必须要调用, 一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
[时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想..... 这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
easy ui datagrid上移下移一行商人shang js 上移下移 easyui datagrid
/** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
Java反射 oloz 反射
本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
springMVC 使用JSR-303 Validation验证杨白白 spring mvc
JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
log4j 香水浓 log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery 框架 Ajax html5 chrome
表现如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
centos中文乱码 AILIKES centos OS ssh
一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
触发器 baalwolf 触发器
触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before
JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript 正则表达式
g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScript AngularJS Hashbang模式 HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode 一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
[Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
从mvn test的输出开始说起当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下： /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
　　需求：从db获取数据然后推送到B 程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。　　自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。　　　service iptables stop
巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UI ui视频 ui教程 ui自学 ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
HTTP协议详解 chicony http协议
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Scala设计模式 chenchao051 设计模式 scala
Scala设计模式我的话：在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
安装mysql daizj mysql 安装
安装mysql (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除) 执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净 (2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
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asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++c C#
在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
win7/8使用curl geeksun win7
1. WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。下载地址： http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
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Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转 java字符串反转栈反转
注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768 /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
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形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
Druid datasource zhb8015 druid
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen

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你可能感兴趣的:(#,GRNN广义回归神经网络,分类预测,GRNN,广义回归神经网络,多特征分类预测)