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回归预测|Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测(完整源码和数据)2.运行环境为Matlab2018b;3.excel数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测预测,DE_BP.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;4.输出优化前后对比图,误差对比图;代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。程序设计完整源码和数据获取方式(资源处下载):Matlab实现DE-BP差分算法优化
Windows下修复CVE-2016-2183漏洞前言确认漏洞是否存在下载nmap确认漏洞是否存在漏洞修复方法修复方法1:本地策略处更改SSL密码套件修复方法2:使用FIPS加密修复方法3:使用IISCrypto禁用密码套件(推荐)修复方式4:注册表修改值修改方法1:注册表禁用DES/3DES加密套件修改方式2:注册表删除DES/3DES加密套件前言很久没水文章了,之前遇到漏扫软件扫出一台WindowsServer存在SSL/TLS协议信息泄露漏洞(CVE-2016-2183),漏扫提供的修补链接已经失效,又在在网上查了很多文章,基本都是CtrlCV毫无作用,于是自己翻看了漏洞信息后弄了个修复方法。以下仅根据漏洞信息从修复方向讨论如何确认漏洞是否存在和修
深入学习Pandas:数据连接、合并、加入、添加、重构函数的全面指南Pandas是Python中最强大且广泛使用的数据处理库之一,提供了丰富的函数和工具,以便更轻松地处理和分析数据。在本文中,我们将深入探讨Pandas中一系列数据连接、合并、加入、添加、重构函数,包括merge、concat、join、append、stack和unstack。通过理解这些功能,你将能够更灵活地处理和转换数据,提高数据分析和清理的效率。1.merge函数merge函数用于将两个数据框基于一个或多个键进行连接。以下是一个简单的示例:importpandasaspd#创建两个数据框df1=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','D'],
题目描述将一个csv格式的数据文件中包含有单元格引用的内容替换为对应单元格内容的实际值。commaseparatedvalues(CSV)逗号分隔值,csv格式的数据文件使用逗号","作为分隔符将各单元的内容进行分隔。输入描述输入只有一行数据,用逗号分隔每个单元格,行尾没有逗号。最多26个单元格,对应编号A~Z。 每个单元格的内容包含字母和数字,以及使用'<>'分隔的单元格引用,例如:<A>表示引用第一个单元的值。 每个单元格的内容,在替换前和替换后均不超过100个字符。 引用单元格的位置不受限制,允许排在后面的单元格被排在前面的单元格引用。 不存在循环引用的情况,比如下面这种场景是不存在的:A单元恪:aCd<B
传奇开心果微博系列系列微博目录Python微项目技术点案例示例系列微博目录一、微项目开发背景和项目目标:二、雏形示例代码三、扩展思路介绍四、数据输入示例代码五、数据分析示例代码六、排名统计示例代码七、数据导入导出示例代码八、主题定制示例代码九、数据过滤示例代码十、数据比较示例代码十一、界面优化示例代码十二、面向对象更新优化程序示例代码十三、归纳总结系列微博目录Python微项目技术点案例示例系列微博目录一、微项目开发背景和项目目标:在学校或培训班,教学管理头绪繁杂,分析报告枯燥乏味。如果能编写一个程序实现数据可视化,界面图形化,那就可以让数据形象直观生动起来,变得有趣生动,而且有灵魂。于是我灵感顿悟就有了写一个数据可视化界面图形化示例的想法。我打算使用Pyt
目录认识MAVEN安装&配置MAVENwindows安装MAVENMAVEN的配置本地仓库localRepository镜像mirrors代理仓库respositories代理proxiesIDEA配置MAVEN(一个module)MAVEN生命周期install下载包模块的pom.xml坐标gav打包方式package属性值properties内置属性自定义属性依赖dependenciesdependencyscope依赖范围依赖传递(IDEA配置多个module)exclusions依赖排除optional依赖可选插件plugins项目的pom.xmlmodules模块聚合dependencyMa
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