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kohana框架中文文档（详细版），php轻量级框架Kohana是一个PHP5的柱架。
它采用∫模型、视图、控制器组成的结构模式。
它的目标是为∫安全,轻量级和容易使用。
Kohana用户手册QAPI于册Kohana论坛Github仓库项目页面官方邮件列表:捐助可发邮件至kohana刨librelist,com我该选择什么版本的Kohana?■Kohana2.x和3.x的区别以及你该如何选择正确的版本安装和配置Kohana3.0■从Github安装设置生产环境去除index.php如何使用控制器和视图如何创建和使用控制器如何创建和使用视图■如何绑定和设置数据到视图在视图中设置和使用全局数据制作一个模板驱动的网站创建一个模板继承模板控制器■基本页面控制器路由和请求操作Kohana中的IC:请求工丿路由基础忽略溢出的路由建立一个路由和控制器来处理国际化的静态页面多语言路由建立子目录路由■创建一个自定义的404页面■内部和外部的不同请求如何重定向用户请求如何测试路由反向路由和分页如何使用数据库模块■如何打开和配置数据库模块用查询生成器产生CRUD用査询生成器来高级查询■构建复杂的SELECT语句用查询生成器分页如何关闭一个数据库连接Cookies和Sessions■(okies和Sessions的使用如何使用HTML类③Kohanahtml类是一个HM助手。
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提示框

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

经由读取OBDII接口的信息能够做一个HUD展现器，OBDII基于15765的一个协议尺度

HuddleLandingPageWithCurvedSectionsMaster

WebGL是一项在网页上渲染三维图形的本领，也是HTML5草案的一部份。
　　《WebGL编程指南》的首要篇幅教学了WebGL原生API以及三维图形学的底子学识，搜罗渲染管线、着色器、矩阵变更、着色器编程语言（GLSLES）等等，也教学了使用WebGL渲染三维场景的普通本领，如光照、阴影、雾化等等。
《WebGL编程指南》提供了丰厚的示例法度圭表标准供读者钻研，也提供了极具价钱的附录供读者参考。
　　《WebGL编程指南》适宜有未必前端开拓底子，阻滞学习WebGL，但对于三维图形学贫乏知道的法度圭表标准员们浏览。
作者简介　　对于作者　　KouichiMatsuda博士是多媒体产物用户界面以及用户体验方案方面的专家。
他先后办事于日本电气(NEC)、索尼(Sony)研发中间、索尼(Sony)盘算机迷信试验室，已经做过产物研发，也做过迷信钻研，最终回到产物研发的岗位。
目前，他是用户体验以及人机交互规模的首席钻研员，卖力多款破费类电子产物的方案。
他已经方案了寒暄三维虚构天下“PAW”，也已经到场过VRML97(ISO/IEC14772-1:1997)尺度的开拓责任，在VRML以及X3D(WebGL的前身)社区中照常极其生动。
他撰写过15本盘算机本领的书籍，并翻译过25秘闻关书籍。
他专长于用户体验、用户界面、人机交互、做作语言处置以及面向娱乐的收集配置配备枚举，以及接口署理体系等规模。
他不光对于本领规模的别致事物充斥激情，还热衷于温泉、夏日的海滩、红酒以及漫画（为此他已经沉浸于绘制插画一段功夫了）。
他在东京大学工程系患上到了博士学位，你能够经由WebGL.prog.guide@gmail.com联系他。
　　RodgerLea博士是卑诗大学媒体与图像跨学科中间的兼职传授，对于多媒体以及漫衍式盘算等规模很感兴趣。
他以及他率领的钻研小组在学术以及产业规模耕作逾越20年，到场拟定了VRML97尺度，开拓了多媒体操作体系、可交互数字电视原型，并诱惑了家用多媒体收集尺度的拟定责任。
他宣告了60多篇学术论文，著有3自己手书籍，并具备12项专利。
目前，他的钻研群集在探究阻滞中的互联网，但他照常对于无关多媒体以及图形学的齐全抱有激情。
　　使用WebGL，你能够在浏览器中，不依赖任何插件建树出卓越的可交互三维图形。
WebGL本领使患上建树新一代3D网页游戏、用户界面、数据可视化方案成为大概，这些法度圭表标准能够运行任何反对于尺度浏览器的PC、智能手机、平板电脑、家用游戏机或者其余配置配备枚举上。
《WebGL编程指南》将会帮手你快捷入门学习可交互的WebGL3D编程，纵然你还不知道HTML五、JavaScript、三维图形学实际、数学底子以及OpenGL也没无关连。
　　你将会一步一阵势学习真正的示例法度圭表标准。
随着示例法度圭表标准从约莫变繁杂，你也将垂垂操作使用WebGL开拓虚构传神的网页以及三维图形的本领。
多媒体、三维图形学以及WebGL规模的前驱者KouichiMatsuda博士以及RodgerLea博士在这本书中提供了易于上手、重点明晰的WebGL教程，以及合计100个可下载的示例法度圭表标准，每一个法度圭表标准都市商了一个详尽的WebGL话题。
　　你将从底子的本领譬如渲染、动画、为三角形贴上纹理末了，一起砚习到低级的WebGL本领，譬如雾化、阴影、切换着色器、展现由Blender等建模货物建树的三维模子。
这本书并不光仅向你传授实际方式，同时也会向你提供一个小型的代码库，便捷你在学习完本书后，末了编写自己的法度圭表标准。
　　本书的内容搜罗：　　√WebGL的来源、中间不雅点、特色、上风以及与其余Web尺度的松散；
　　√canvas以及底子的WebGL函数若何相助以展现三维图形；
　　√使用OpenGLES着色器语言（GLSLES）编写着色器代码；
　　√三维场景渲染：展现用户视线、抑制可视空间、裁剪、三维货物建树、透视；
　　√经由光照以及条理结构模子暴发更真正的下场；
　　√低级本领：货物操作，HUD、稠浊、着色器切换等等；
　　√极具价钱的附录，涵盖了从坐标体系到矩阵、从着色器加载到浏览器配置等诸多关键学识点。

大型网站架构演化 大型网站软件系统的特点 大型网站架构演化发展历程 初始阶段 应用服务和数据服务分离 使用缓存改善网站功能 缓存类型 本地缓存 分布式缓存 缓存产品 redis 业界主流 memcached 解决问题 数据库访问 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 问题:负载均衡情况下session状态的保持? 解决方案: 基于DNS的负载均衡 反向代理 ngix JK2 数据库的读写分离 问题:读库与写库的数据同步 解决方案:不同的数据库都有自己的数据库的主从复制功能 使用反向代理与CDN加速网站响应 反向代理产品 ngix 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 使用no-sql和搜索引擎 站内搜索 lucene nutch 分词器 no-sql库 mongodb hadoop 业务拆分 webservice restful 分布式服务 大型网站架构演化的价值观 核心价值：随网站所需灵活应对 驱动力量：网站的业务发展 网站架构设计误区 一味追随大公司的解决方案 为技术而技术 企图用技术解决一切问题大型网站架构模式 架构模式 分层 分割 分布式 分布式应用和服务 分布式静态资源 分布式数据和存储 分布式计算 集群 缓存 CDN 反向代理 本地缓存 分布式缓存 异步 冗佘 冷备份 主从分离，实时同步实现热备份 灾备数据中心 自动化 发布过程自动化 ant maven. 自动化代码管理 svn cvs github 自动化测试 loadrunner hudson. 自动化安全测试 自动化部署 自动化报警 自动化失效转移 自动化失效恢复 自动化降级 自动化分配资源 安全 密码和手机校验码 数据库中的密码加密后存-＞不可ni-＞md5 加密 子主题1 验证码 防止机器登录 对于攻击网站的XSS攻击，SQL注入，进行编码转换 对垃圾信息，敏感信息进行过滤 对交易转账等重要操作根据交易模式和交易信息进行风险控制 Sina微博的应用大型网站架构要素 功能 可用性 伸缩性 扩展性 安全性瞬时响应：网站的高功能架构 网站的功能测试 不同的视角 用户的视角 开发人员的视角 运维人员的视角 功能测试指标 响应时间 并发数 吞吐量 功能测试方法 功能测试 负载测试 压力测试 稳定性测试 web前端功能优化 浏览器优化 减少http请求 使用浏览器缓存 启用压缩 css上，js下 减少cookie传输，静态资源使用独立域名访问 CDN加速 反向代理 应用服务器功能优化 分布式缓存 缓存的原理 合理使用缓存 频繁修改的数据 没有热点的访问 数据不一致和脏读 缓存可用性 缓存预热 缓存穿透 缓存架构 jbosscache为代表的需要更新同步的分布式级缓存 以memcached为代表的不互相通信的分布式缓存 异步操作 使用集群 代码优化 多线程 资源复用 单例 对象池 数据结构 垃圾回收 存储功能优化 固态硬盘 RAID与HDFS万无一失：网站的高可用性 高可性的度量与考核 度量 考核 高可用的网站架构 高可用的应用 高可用的服务 高可用的数据 CAP原理 数据备份 失效转移 高可用网站的软件质量保证 网站发布 自动化测试 预发布验证 代码控制 自动化发布 灰度发布 网站运行临控 临控数据采集 临控管理永无止境：网站的可伸缩性 网站架构的伸缩性设计 不同功能进行物理分离实现伸缩 单一功能通过集群规模实现伸缩 应用服务器集群的伸缩性设计 http重定向负载均衡 DNS域名解析负载均衡 反向代理负载均衡 ip负载均衡 数据链路层负载均衡 负载均衡算法 分布式缓存集群的伸缩性设计 mem

1、dbke是一个实际使用中的项目，可查看效果及功能，后台需要登录后才能使用（出于安全性考虑这里就不给大家介绍了）。
2、此项目整合了目前主流和最前源的web开发技术：采用ehcache实现二级缓存（包含查询缓存）；
用sf4j及logback（log4j的升级版）记录日志；
proxool（据说是dbcp和c3p0三者中最优秀的）做连接池；
使用jquery的ajax实现仿google人名自动补全；
头像上传剪切压缩处理。
3、包含有完整的jar包和源代码，可以直接下载编译部署和运行，这是专门为我们实验室定制开发的。
虽然后台逻辑并不复杂，但已经包含了架构基于s2sh技术型系统的全部基础部分：如分页，缓存，文件上传，连接池等。
很适合学习使用，希望对初学JavaEEWEB开的人有所协助。
4、本版本全面更新了jar包，全部使用了当前最新版本的jar包，struct2.1.8spring3hibernate3.5，全面使用注解取代xm的l配置。
5、另外增加了一个ant构建脚本，支持使用hudson完成每日构建，持续集成，自动测试，代码规范检查，代码审查等功能（与此相关的jar包由于上传文件大小限制未导入）

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。