ASP写的一个论坛,小巧但功能强大,这个是最新版本。
全网首发!
2024/5/24 19:03:06 642KB asp 源码 YXBBS 论坛源码
1
世界机场代码(ICAO)[带经纬度]国际民间航空组织机场代码(ICAOcode,InternationalCivilAviationOrganizationAirportCode),亦称国际民航组织机场代码,是国际民航组织为世界上所有机场所订定的识别代码,由4个英文字母组成。
ICAO机场代码通常用于空中交通管理及飞行策划等。
ICAO机场代码与一般公众及旅行社所使用的IATA机场代码并不相同。
现在从某论坛的模拟飞行软件的地图更新中提取了此部分数据,简单检验了一下数据的准确性,还不错,都定位在机场,虽然没有定位到航站楼,但能够定位在跑道上也是不错的,只是像虹桥机场这样的基本上就只定位在了二号航站楼的跑道上了。
世界机场代码共10789笔,分为csv、gpx和kml三种格式,其中csv为原始数据,包含了名称、ICAO代码、经纬度和高度信息。
可能存在误差,仅供位置演示参考。
2024/5/23 3:01:12 1.19MB 国际民航 机场代码 ICAO 经纬度
1
基于SSH的bbs论坛(源代码)
2024/5/19 15:36:09 843KB bbs论坛
1
【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区
2024/5/17 0:50:14 5.38MB matlab 神经网络
1
1998年,飞利浦、索尼和诺基亚创建了NFC论坛,宗旨是推动NFC的发展普及和规范化。
论坛至今共推出了5大类技术规范:协议技术规范(ProtocolTechnicalSpecification);数据交换格式技术规范(DataExchangeFormatTechnicalSpecification);NFC标签类型技术规范(NFCForumTagTypeTechnicalSpecifications);记录类型定义技术规范(RecordTypeDefinitionfTechnicalSpecifications);参考应用技术规范(ReferenceApplicationTechnicalSpecifications)。
本文将介绍技术开发最核心的前4点规范。
2024/5/15 12:53:28 9.46MB NFC NFC协议  RFIC NDEF
1
使用FLUENT解决流化床锅炉或者其他需要流固解耦模型的UDF二次开发。
2024/5/15 4:29:12 53KB CFD 双能量方程
1
openwrt/ledep910nd支持多打印机ipkluci原始文档在恩山论坛
2024/5/12 12:57:10 4KB p910nd
1
DZ论坛门户贺岁综合版X3商业版Discuz980px宽GBK.zip.txt
2024/5/10 6:39:19 116B DZ模板 DZ论坛门户
1
在发展迅速的无线互联网时代,智能手机(平板电脑)等移动设备已逐步进入人们的生活,传统的课堂已经不能满足学生日益提高的学习要求,而网络化的在线学习系统提供大量的资源并打破时间和空间的限制,为学生和教师提供一个良好的互动平台。
移动学习作为一种新的数字化学习方式,满足了学习者随时随地学习的需求。
在市场上成熟的智能手机操作系统中,Android内核基于Linux平台,有着较快的处理速度和较好的系统性能,使用平台无关的Java语言作为其开发语言,可移植性好,可以广泛支持智能手机、平板电脑等移动设备,是移动学习软件研究和开发的首选平台。
设计并实现一个移动学习系统,授课教师通过后台管理系统以Web的形势对服务器端进行数据管理,管理课程学习资料、课程练习,与学生进行在线交流等。
学生通过Android客户端以无线网络的形式查询课程通知、学习课程材料、进行测试和在课程论坛上参与在线交流等,用户在客户端登录后,服务端会根据用户的个人信息为用户返回相应的课程信息,用户可以选择在线学习课程或下载离线学习包,这样在没有网络的情况下用户可以正常使用系统进行学习。
2024/5/9 1:34:32 64.46MB android eclipse android stud
1
看雪论坛的工具集合,很不错。
Dedot-AdeobfuscatorforDotfuscatorDePhe-DeobfuscatorforPhoenixProtectorDeSmart-Deobfuscatorfor{SmartAssembly}DotNetId(检测何种.NET混淆器加壳)GACVerifier(检测GAC程序集是否被篡改)XeCoString-DeobfuscatorforXenocode
2024/5/5 12:06:29 3.93MB 反混淆 .net 逆向工程
1
共 559 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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 15KB 钉钉 钉钉打卡