BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
2021/6/22 4:33:54
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本文件在前人工作的基础上完成，详见以下内容。
nvo_base64在pb8中导出的文件，需要有项目将此文件导入。
函数为：publicfunctionstringbase64encode(blobblobbuf)publicfunctionblobbase64decode(stringstrbuf,refcharacterlc_return[])//2013.11.26//修改了原网上的最初2位字符的bug//修改了原网上解码没有按照标准76字符增加换行符的bug/*标注base64编码方式Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8=4*6=24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。
关于这个编码的规则：①把3个字符变成4个字符②每76个字符加一个换行符③最初的结束符也要处理*/
nvo_base64在pb8中导出的文件，需要有项目将此文件导入。
函数为：publicfunctionstringbase64encode(blobblobbuf)publicfunctionblobbase64decode(stringstrbuf,refcharacterlc_return[])//2013.11.26//修改了原网上的最初2位字符的bug//修改了原网上解码没有按照标准76字符增加换行符的bug/*标注base64编码方式Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8=4*6=24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。
关于这个编码的规则：①把3个字符变成4个字符②每76个字符加一个换行符③最初的结束符也要处理*/
2015/1/25 9:40:32
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C语言一道练习如何建立栈和运用栈来进行一些操作的好题。
里面涉及加减乘除括号的优先级考虑和入栈出栈的规则来实现计算中缀表达式。
作为数据结构中比较重要的一个结构——栈，我们可以通过这道题愈加好的理解栈的用途并熟悉栈的运用
里面涉及加减乘除括号的优先级考虑和入栈出栈的规则来实现计算中缀表达式。
作为数据结构中比较重要的一个结构——栈，我们可以通过这道题愈加好的理解栈的用途并熟悉栈的运用
2019/3/18 18:54:42
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优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2022/10/9 15:27:37
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因为ArcgisRuntimeSDKforWPF大小为586.6M，所以上传到网盘，在此立个牌子方便大家查找，也可以积累些CSDN积分，也希望大家以后共享文件采用0积分制，每次下载也可收获1积分，方便他人下载！破解许可自己搜索~CSDN积分规则：上传0分资源获得系统奖励积分下载量*1100分封顶、下载自己的资源除外
2018/11/3 6:48:04
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在积分学中，椭圆积分最初出现于椭圆的弧长有关的问题中。
GuilioFagnano和欧拉是最早的研究者。
通常，椭圆积分不能用基本函数表达。
这个一般规则的例外出现在P有重根的时候，或者是R(x,y)没有y的奇数幂时。
但是，通过适当的简化公式，每个椭圆积分可以变为只涉及有理函数和三个经典方式的积分。
（也即，第一，第二，和第三类的椭圆积分）。
GuilioFagnano和欧拉是最早的研究者。
通常，椭圆积分不能用基本函数表达。
这个一般规则的例外出现在P有重根的时候，或者是R(x,y)没有y的奇数幂时。
但是，通过适当的简化公式，每个椭圆积分可以变为只涉及有理函数和三个经典方式的积分。
（也即，第一，第二，和第三类的椭圆积分）。
2019/5/1 5:13:11
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摘要因为业务需求迅速变化着，规则也每天都在变化。
如何处理这些变化，从而使我们的系统更加有效的可维护、可重用和可扩展？如何为这些规则建模以及处理（表现）它们，以得到系统更大重用性、可维护性和功能？业务规则的变动往往比它们关联业务对象的其他部分要频繁，这些规则通常在一个业务对象的规则方法中实现，并且它们也引用该业务对象周围相关的其他业务对象，这就建立了一个隐含的网络，它们的依赖关系日益增加并难以维护。
这种情况下，改变一条业务规则会影响一系列依赖该规则的对象，特别是当实现一条规则的代码在分散类的若干方法中，甚至是若干协作类的方法中，平均信息量就将大大增加。
缺少集中控制导致了波纹效应，并且改变一条规则
如何处理这些变化，从而使我们的系统更加有效的可维护、可重用和可扩展？如何为这些规则建模以及处理（表现）它们，以得到系统更大重用性、可维护性和功能？业务规则的变动往往比它们关联业务对象的其他部分要频繁，这些规则通常在一个业务对象的规则方法中实现，并且它们也引用该业务对象周围相关的其他业务对象，这就建立了一个隐含的网络，它们的依赖关系日益增加并难以维护。
这种情况下，改变一条业务规则会影响一系列依赖该规则的对象，特别是当实现一条规则的代码在分散类的若干方法中，甚至是若干协作类的方法中，平均信息量就将大大增加。
缺少集中控制导致了波纹效应，并且改变一条规则
2018/9/15 7:47:14
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强大的模板功能，无论规则简单或复杂，均可模板化管理»规则功能组件»各个模块高度灵活，在零售银行业务有广泛验证»高功能»提供调额等所必要的高效批处理接口，专利算法RETEIII，业内功能评测第一»智能规则管理»提供十余种、业内最全的规则检验方式»规则生命周期管理»完整规则生命周期管理，并可以按需求定制化»用户安全管理模式»支持按产品、区域、职能等的用户权限管理»技术开放性和可扩展性»为业务人员提供B/S操作方式，支持外部数据库或其它接口调用
2017/8/21 19:38:08
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Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma
2017/2/21 22:56:54
532KB
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游戏引擎,很好用,呵呵呵呵呵呵呵,拿去不谢,源码加实例声明：请确保您上传的内容合法合规，涉及侵权内容将会被移除，详见《CSDN资源共享规则》
2019/7/1 11:54:03
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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。
2024-04-09 15:03
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