印象笔记源码分享
黑马程序员android开发笔记及源码
01、什么是3G02、android系统简介03、android背景介绍04、android的framewor简介05、两种虚拟机的比较06、sdk的下载以及简介07、创建android模拟器08、ddms简介09、platform-tools的简介及常见adb指令10、android项目的目录结构11、android下apk安装的过程12、常见的adb指令介绍13、创建模拟器遇到的常见错误14、电话拨号器15、点击事件的四种写法16、短信发送器17、相对布局&单位介绍18、现形布局&布局的组合19、表格布局&绝对布局20、帧布局21、测试相关概念22、android下junit测试框架配置23、logcat简介24、保存文件到手机内存25、android下文件访问的权限26、保存文件到SD卡中27、分析setting源代码获取SD卡大小28、_sharePreference入门29、xml文件的序列化30、采用pull解析xml文件31、采用断电调试的方法观察pull解析的的流程32、android下创建一个sqllite数据库33、sql语句实现数据库的增删改查34、系统api实现数据库的增删改查&Sqlite3工具的使用35、数据库的事物36、listView入门37、采用layoutInflater打气筒创建一个view对象38、采用数据适配器ArryAdapter39、常用数据适配器simpleAdapter40、数据适配器总结41、内容提供者简介42、内容提供者的实现43、短信的备份44、插入一条记录到系统短信应用45、内容观察者46、获取系统的联系人信息47、保存联系人到系统通讯录48、读取联系人的一个小细节49、网络图片查看器50、anr产生的原理&如何避免51、android消息机制入门52、网络html查看器53、字符乱码问题的处理54、采用get方式提交数据到服务器55、采用post方式提交数据到服务器56、提交数据到服务器中文乱码问题的处理57、采用httpclient提交数据到服务器58、异步http框架简介&实现原理59、异步http框架提交数据到服务器60、上传文件到服务器61、smartimageview&常见开源代码62、多线程下载的原理63、多线程断点下载的原理64、多线程java代码移植到android65、多线程下载文本页面的更新66、显示意图激活另一个activity67、隐式意图激活另一个activity68、隐式意图的配置69、隐式意图和显示意图的使用场景70、在不同activity之间数据传递71、activity的声明周期72、activity的启动模式73、activity横竖屏切换的声明周期74、开启新的activity获取他的返回值75、请求码和结果码的作用76、利用广播实现ip拨号77、短信窃听器78、自定义广播时间&发送自定义广播&广播接受者优先级79、采用服务执行长期后台操作80、采用服务窃听电话&服务的声明周期81、android进程优先级&为什么使用服务82、绑定方式开启服务&调用服务的方法83、服务的声明周期（混合开启84、采用aidl绑定远程服务85、代码注册广播接受者&利用广播调用服务的办法86、加载大图片到内存87、获取图片exif信息88、从gallery获取图片89、图片画画板90、扒开美女衣服91、图片的缩放92、图片的旋转93、图片的平移&镜面&倒影效果94、图片的合成95、图片的颜色处理96、多媒体播放api简介97、人脸识别98、mediaplayer的生命周期99、soundpoo简介100、sufaceview的生命周期101、播放在线视频102、视频播放器进度的处理103、调用系统照相机拍照和录像104、采用camera拍照105、常见对话框106、notification入门107、菜单108、android下的样式109、android下的主题110、代码编写ui111、html创建ui112、帧动画113、代码创建创建的tween动画114、xml文件定义动画115、传感器简介116、117、杀死进程118、apk的安装119、应用程序的反编译120、动态创建fragment121、用fragment创建一个选项卡122、fragment的向下兼容性123、fragment的生命周期124、fragment之间的通讯125、应用程序国际化04、android的framewor简介Wap：wait and playWireless Makeup Language（WML）精简的html语言Applications：android自带的基本上层应用Aplication framework：应用程序框架Librarics：Linux lernel：05、两种虚拟机的比较编译后文件格式：jvm：.java->.class->.jardalvik vm:.java->.dex->.odex基于的架构：jvm:基于栈的架构dalvik vm:基于寄存器的架构Cpu直接访问寄存器因此dalvik虚拟机的效率比jvm高06、sdk的下载以及简介->获取sdk工具包(sdk:standard develope kits)->ADT(android develop tools,实际上是eclipse的插件)SDK具体内容Android->SDK Plateform：开发时使用到的jar包->Samples for sdk：->ARM EABI V7a System Image:模拟器运行时的镜像->Intel n86 Aton System:模拟器运行时的镜像->MIPS System Image:模拟器运行时的镜像->google APIs:google提供的jar包，可以直接使用google提供的一些API ->source for android SDK:SDK全部的源代码Extrals：->tools：开发的工具->support library：实现高版本的android向下的兼容->google Admed Ads SDK：gongle提供的广告插件->Analyties App Irackiong SDK:应用的用户分析->cloud message：云消息->gongle play service：收费服务->google USB Driver:真实的设备驱动开发时：基于4.0，兼容2.2、2.3.307、创建android模拟器avd：android virture developerVGA:480*640(电视的标准分辨率)QVGA:240*320(四分之一)HVGA:320*480(一半)WVGA:480*800(width)FWVGA:480*854（更宽）08、ddms简介ddms:模拟器不支持中文，因此发送中文会显示不出来09、platform-tools的简介及常见adb指令Android调试桥：内部实现就是socket让两个系统之间实现数据交互->reset adb:模拟器找不到时候可以重启->adb device：列出所有的连接的设备->adb kill-server:杀死adb调试桥->adb start-server 启动adb调试桥dx.bat:将.class文件打包10、android项目的目录结构一：SDK的目录结构->Samples->Api demo：根据API demo（模拟器上面可以看见）的效果可以在sample中看见相应的代码->Source:jar包所有的sdk源代码都在这个文件夹里->SystemImage：系统镜像->temp：下载更新临时存储的文件夹，一般是空的->tools：emulater.ext 不同版本的模拟器二：New Android Application->theme：留给以后作为扩展，现在并没有太大的作用->target SDK:一般选择高版本，因为高版本对下兼容->mark project as a library：一般不选择，意思是将这个项目提供一个jar包供别人使用三：文件夹目录.setting:设置目录assets:资产目录,存放一些文件，这些文件会被原封不动打包到应用程序的apk中bin：gen:自动生成的目录->builderConfig.java:生成的配置信息->R.java:Android 4.1.2->android.jar开发环境，jar包可以在properties中修改，jar包就是SDK011、Android下apk的安装过程一、Android安装过程分析：->setContentView:甚至view的对象，把里面的xml文件加载到->在project中选择build automaticly会自动把文件生成字节码文件，.class $代表的class文件生成的是内部类->dex.bat文件会把.class文件生成.dex文件->apk压缩文件解压内部内容->META-INF:应用程序的签名eclipse的调试签名文件->res:资源文件->classes.dex:class文件->resources.arsc：资源ID映射->android软件安装的过程：->拷贝xxx.apk带/data/app/xxx-1.apk->在/data/data目录下创建一个文件夹，文件夹名称当前应用程序的报名012、常见adb指令前提：->设备连接上电脑而且驱动安装正常，如果安装不正常的话，会有黄色的问号显示；->设备上打开USB调试；指令：->adb device（如果启动发现这个程序没有安装会自动安装）->adb kill-server->adb start-server->adb uninstall <包名>->adb -s emulator-5554 install c:\\users\\administrator\\hello.apk如果有多个设备的话，如果不指定安装的是哪个设备程序会报错->adb push haha.prop /sdcard/haha.txt 将文件移到(360管家，豌豆荚之类的软件他们也是用的adb指令，倘若电脑上装这些软件的话，会因为两个adb指令抢端口号而挂掉)（adb版本之间兼容不是很好，经常报错可以考虑下版本的问题）->adb shell：远程连接到了android的linux终端ls:显示文件夹ps:显示正在运行的程序ping:网络连通性013、创建模拟器遇到的常见错误->路径最好不要有中文：->应用安装不上，或者安装模拟器的时候开启一个新的模拟器：可能是模拟器的资源被占用，模拟器在运行的时候其实占用着硬盘上面的一个文件，这个文件位于工作空间.android/avd/iphone.avd 里面会有镜像文件，当一个模拟器开启起来了，就给你创建一个文件夹.knock的文件夹，代表着这个模拟器被锁定了，如果把模拟器关掉，就没有程序占据这几个镜像资源了，那么这几个程序就会被自动删除。
黑马程序员vue案例源代码
黑马程序员vue案例源代码摘要：1.黑马程序员Vue案例简介2.Vue.js的简介和特点3.Vue.js在黑马程序员案例中的应用4.黑马程序员Vue案例源代码的概述5.对黑马程序员Vue案例源代码的具体分析6.结论正文：1.黑马程序员Vue案例简介黑马程序员Vue案例是一个基于Vue.js的在线购物网站案例，由黑马程序员教育团队开发。
该案例涵盖了Vue.js的基本概念和技巧，如组件、指令、计算属性、监听器、生命周期等，是一个很好的学习Vue.js的实例。
2.Vue.js的简介和特点Vue.js是一个构建用户界面的渐进式框架。
它易于上手，具有灵活的组件系统和简洁的API。
Vue.js的核心库只关注视图层，使其易于与其他库或现有项目进行集成。
Vue.js的特点包括：声明式渲染、组件化、双向数据绑定、轻量级、易于集成等。
3.Vue.js在黑马程序员案例中的应用在黑马程序员Vue案例中，开发团队充分利用了Vue.js的特点，构建了一个完整的在线购物网站。
案例涵盖了商品列表、商品详情、购物车、订单确认等模块，让学习者能够全面了解Vue.js在实际项目中的应用。
4.黑马程序员Vue案例源代码的概述黑马程序员Vue案例源代码结构清晰，遵循了Vue.js的开发规范。
源代码主要包括以下几个部分：- assets：存放项目所需的静态资源，如图片、样式等。
- components：存放项目的组件，包括页面组件和功能组件。
- router：存放项目的路由配置。
- store：存放项目的状态管理配置。
- App.vue：项目的入口文件，负责整个项目的渲染。
5.对黑马程序员Vue案例源代码的具体分析在源代码中，我们可以看到开发团队对Vue.js的各种技术的熟练运用，如组件化、单页面路由、状态管理等。
组件之间的通信和数据传递也处理得当，使得整个项目易于维护和扩展。
6.结论黑马程序员Vue案例是一个很好的学习Vue.js的项目实例。
项目笔记——精选推荐
项⽬笔记安装虚拟⼯具VMware tools⾸先，在 vmware 菜单栏中选择虚拟机----vmware tools----安装VMware Tools，在弹出的对话框中选择“安装”。
这时，在Ubuntu下会⾃动加载Linux 版的VMware Tools的安装光盘镜像。
你会看到虚拟机的桌⾯上出现了⼀个名为VMware Tools的光盘图标，并且被⾃动打开。
其中包括两个扩展名为.rpm和.tar.gz的⽂件。
.rpm⽂件是给Red Hat准备的，我们只需要.tar.gz的那个。
第⼆，将扩展名为.tar.gz的⽂件拷贝到桌⾯，⿏标右键单击，选择减压到此处第三，执⾏Ubuntu桌⾯左上⾓的Applications——附件——终端第四，具体操作：1.执⾏ sudo su 回车后，输⼊当前⽤户密码，就进⼊root权限。
2.执⾏ cd /home/jgong/vmware-tools-distrib3.执⾏ sudo ./vmware-install.pl（注意空格）4.⼀路回车，直到最后出现“Enjoy——the VMware team”的字样后，VMwareTools终于安装完成了。
第五，执⾏菜单栏---窗⼝---客户机⾃动适应窗⼝安装完成后可能密码不对sudo passwd root重设即可挂载NFS 根⽂件系统1、在linux 主机（ubuntu 10.04）上安装NFS 服务#sudo apt-get install nfs-kernel-server2、在linux 主机（ubuntu 10.04）上建⽴⼀个NFS 共享⽂件夹在/home/jgong/下建⽴⼀个名为nfs_share 的共享⽂件夹注：fusq 是主机⽤户名3、修改linux 主机（ubuntu 10.04）上NFS 配置⽂件（/etc/exports）/home/jgong/nfs_share 192.168.1.128(rw,sync,no_root_squash)/home/jgong/nfs_share 是服务器共享的⽬录192.168.1.128 是评估板的IP4、将光盘中\linux2.6.28\filesystem\urbetter-rootfs-qt-2.2.0.tgz 拷贝⾄linux 主机共享⽬录/home/jgong/nfs_share5、进⼊linux 主机nfs_share ⽬录，解压urbetter-rootfs-qt-2.2.0.tgz# sudo tar xvf urbetter-rootfs-qt-2.2.0.tgz得到根⽂件系统所需⽬录，urbetter-rootfs-qt-2.2.0.tgz 保留在nfs_share ⽬录下不动，后⾯烧写⾄nand flash 会⽤到。
ELM极限学习机算法源码
import java.io.BufferedReader;import java.io.BufferedWriter;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.FileWriter;import java.io.IOException;import no.uib.cipr.matrix.DenseMatrix;import no.uib.cipr.matrix.DenseVector;import no.uib.cipr.matrix.Matrices;import no.uib.cipr.matrix.NotConvergedException;public class elm {private DenseMatrix train_set;private DenseMatrix test_set;private int numTrainData;private int numTestData;private DenseMatrix InputWeight;private float TrainingTime;private float TestingTime;private double TrainingAccuracy, TestingAccuracy;private int Elm_Type;private int NumberofHiddenNeurons;private int NumberofOutputNeurons;private int NumberofInputNeurons;private String func;private int []label;private DenseMatrix BiasofHiddenNeurons;private DenseMatrix OutputWeight;private DenseMatrix testP;private DenseMatrix testT;private DenseMatrix Y;private DenseMatrix T;public elm(int elm_type, int numberofHiddenNeurons, String ActivationFunction){Elm_Type = elm_type;NumberofHiddenNeurons = numberofHiddenNeurons;func = ActivationFunction;TrainingTime = 0;TestingTime = 0;TrainingAccuracy= 0;TestingAccuracy = 0;NumberofOutputNeurons = 1;}public elm(){}public DenseMatrix loadmatrix(String filename) throws IOException{BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(filename)));String firstlineString = reader.readLine();String []strings = firstlineString.split(" ");int m = Integer.parseInt(strings[0]);int n = Integer.parseInt(strings[1]);if(strings.length > 2)NumberofOutputNeurons = Integer.parseInt(strings[2]);DenseMatrix matrix = new DenseMatrix(m, n);firstlineString = reader.readLine();int i = 0;while (i<m) {String []datatrings = firstlineString.split(" ");for (int j = 0; j < n; j++) {matrix.set(i, j,Double.parseDouble(datatrings[j]));}i++;firstlineString = reader.readLine();}return matrix;}public void train(String TrainingData_File) throws NotConvergedException{try {train_set = loadmatrix(TrainingData_File);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}train();}public void train(double [][]traindata) throws NotConvergedException{//classification require a the number of classtrain_set = new DenseMatrix(traindata);int m = train_set.numRows();if(Elm_Type == 1){double maxtag = traindata[0][0];for (int i = 0; i < m; i++) {if(traindata[i][0] > maxtag)maxtag = traindata[i][0];}NumberofOutputNeurons = (int)maxtag+1;}train();}private void train() throws NotConvergedException{numTrainData = train_set.numRows();NumberofInputNeurons = train_set.numColumns() - 1;InputWeight = (DenseMatrix)Matrices.random(NumberofHiddenNeurons, NumberofInputNeurons);DenseMatrix transT = new DenseMatrix(numTrainData, 1);DenseMatrix transP = new DenseMatrix(numTrainData, NumberofInputNeurons);for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {transT.set(i, 0, train_set.get(i, 0));for (int j = 1; j <= NumberofInputNeurons; j++)transP.set(i, j-1, train_set.get(i, j));}T = new DenseMatrix(1,numTrainData);DenseMatrix P = newDenseMatrix(NumberofInputNeurons,numTrainData);transT.transpose(T);transP.transpose(P);if(Elm_Type != 0) //CLASSIFIER{label = new int[NumberofOutputNeurons];for (int i = 0; i < NumberofOutputNeurons; i++) {label[i] = i; }DenseMatrix tempT = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTrainData);tempT.zero();for (int i = 0; i < numTrainData; i++){int j = 0;for (j = 0; j < NumberofOutputNeurons; j++){if (label[j] == T.get(0, i))break;}tempT.set(j, i, 1);}T = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTrainData); //T=temp_T*2-1;for (int i = 0; i < NumberofOutputNeurons; i++){for (int j = 0; j < numTrainData; j++)T.set(i, j, tempT.get(i, j)*2-1);}transT = newDenseMatrix(numTrainData,NumberofOutputNeurons);T.transpose(transT);}long start_time_train = System.currentTimeMillis();BiasofHiddenNeurons = (DenseMatrix)Matrices.random(NumberofHiddenNeurons, 1);DenseMatrix tempH = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTrainData);InputWeight.mult(P, tempH);//DenseMatrix ind = new DenseMatrix(1, numTrainData);DenseMatrix BiasMatrix = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTrainData);for (int j = 0; j < numTrainData; j++) {for (int i = 0; i < NumberofHiddenNeurons; i++) {BiasMatrix.set(i, j, BiasofHiddenNeurons.get(i, 0));}}tempH.add(BiasMatrix);DenseMatrix H = new DenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTrainData);if(func.startsWith("sig")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {double temp = tempH.get(j, i);temp = 1.0f/ (1 + Math.exp(-temp));H.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("sin")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {double temp = tempH.get(j, i);temp = Math.sin(temp);H.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("hardlim")){}else if(func.startsWith("tribas")){}else if(func.startsWith("radbas")){}DenseMatrix Ht = newDenseMatrix(numTrainData,NumberofHiddenNeurons);H.transpose(Ht);Inverse invers = new Inverse(Ht);DenseMatrix pinvHt = invers.getMPInverse();OutputWeight = new DenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, NumberofOutputNeurons);pinvHt.mult(transT, OutputWeight);long end_time_train = System.currentTimeMillis();TrainingTime = (end_time_train -start_time_train)* 1.0f/1000;DenseMatrix Yt = newDenseMatrix(numTrainData,NumberofOutputNeurons);Ht.mult(OutputWeight,Yt);Y = new DenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTrainData);Yt.transpose(Y);if(Elm_Type == 0){double MSE = 0;for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {MSE += (Yt.get(i, 0) - transT.get(i, 0))*(Yt.get(i, 0) - transT.get(i, 0));}TrainingAccuracy = Math.sqrt(MSE/numTrainData);}else if(Elm_Type == 1){float MissClassificationRate_Training=0;for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {double maxtag1 = Y.get(0, i);int tag1 = 0;double maxtag2 = T.get(0, i);int tag2 = 0;for (int j = 1; j < NumberofOutputNeurons; j++) {if(Y.get(j, i) > maxtag1){maxtag1 = Y.get(j, i);tag1 = j;}if(T.get(j, i) > maxtag2){maxtag2 = T.get(j, i);tag2 = j;}}if(tag1 != tag2)MissClassificationRate_Training ++;}TrainingAccuracy = 1 -MissClassificationRate_Training* 1.0f/numTrainData;}}public void test(String TestingData_File){try {test_set = loadmatrix(TestingData_File);} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}numTestData = test_set.numRows();DenseMatrix ttestT = new DenseMatrix(numTestData, 1);DenseMatrix ttestP = new DenseMatrix(numTestData, NumberofInputNeurons);for (int i = 0; i < numTestData; i++) {ttestT.set(i, 0, test_set.get(i, 0));for (int j = 1; j <= NumberofInputNeurons; j++)ttestP.set(i, j-1, test_set.get(i, j));}testT = new DenseMatrix(1,numTestData);testP = newDenseMatrix(NumberofInputNeurons,numTestData);ttestT.transpose(testT);ttestP.transpose(testP);long start_time_test = System.currentTimeMillis();DenseMatrix tempH_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);InputWeight.mult(testP, tempH_test);DenseMatrix BiasMatrix2 = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);for (int j = 0; j < numTestData; j++) {for (int i = 0; i < NumberofHiddenNeurons; i++) {BiasMatrix2.set(i, j, BiasofHiddenNeurons.get(i, 0));}tempH_test.add(BiasMatrix2);DenseMatrix H_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);if(func.startsWith("sig")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = 1.0f/ (1 + Math.exp(-temp));H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("sin")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = Math.sin(temp);H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("hardlim")){}else if(func.startsWith("tribas")){}else if(func.startsWith("radbas")){}DenseMatrix transH_test = newDenseMatrix(numTestData,NumberofHiddenNeurons);H_test.transpose(transH_test);DenseMatrix Yout = newDenseMatrix(numTestData,NumberofOutputNeurons);transH_test.mult(OutputWeight,Yout);DenseMatrix testY = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTestData);Yout.transpose(testY);long end_time_test = System.currentTimeMillis();TestingTime = (end_time_test -start_time_test)* 1.0f/1000;//REGRESSIONif(Elm_Type == 0){double MSE = 0;for (int i = 0; i < numTestData; i++) {MSE += (Yout.get(i, 0) -testT.get(0,i))*(Yout.get(i, 0) - testT.get(0,i));}TestingAccuracy = Math.sqrt(MSE/numTestData);}//CLASSIFIERelse if(Elm_Type == 1){DenseMatrix temptestT = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTestData);for (int i = 0; i < numTestData; i++){int j = 0;for (j = 0; j < NumberofOutputNeurons; j++){if (label[j] == testT.get(0, i))break;}temptestT.set(j, i, 1);}testT = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTestData);for (int i = 0; i < NumberofOutputNeurons; i++){for (int j = 0; j < numTestData; j++)testT.set(i, j, temptestT.get(i, j)*2-1);}float MissClassificationRate_Testing=0;for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double maxtag1 = testY.get(0, i);int tag1 = 0;double maxtag2 = testT.get(0, i);int tag2 = 0;for (int j = 1; j < NumberofOutputNeurons; j++) { if(testY.get(j, i) > maxtag1){maxtag1 = testY.get(j, i);tag1 = j;}if(testT.get(j, i) > maxtag2){maxtag2 = testT.get(j, i);tag2 = j;}}if(tag1 != tag2)MissClassificationRate_Testing ++;}TestingAccuracy = 1 -MissClassificationRate_Testing* 1.0f/numTestData;}}public double[] testOut(double[][] inpt){test_set = new DenseMatrix(inpt);return testOut();}public double[] testOut(double[] inpt){test_set = new DenseMatrix(new DenseVector(inpt));return testOut();}//Output numTestData*NumberofOutputNeuronsprivate double[] testOut(){numTestData = test_set.numRows();NumberofInputNeurons = test_set.numColumns()-1;DenseMatrix ttestT = new DenseMatrix(numTestData, 1);DenseMatrix ttestP = new DenseMatrix(numTestData, NumberofInputNeurons);for (int i = 0; i < numTestData; i++) {ttestT.set(i, 0, test_set.get(i, 0));for (int j = 1; j <= NumberofInputNeurons; j++)ttestP.set(i, j-1, test_set.get(i, j));}testT = new DenseMatrix(1,numTestData);testP = newDenseMatrix(NumberofInputNeurons,numTestData);ttestT.transpose(testT);ttestP.transpose(testP);DenseMatrix tempH_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);InputWeight.mult(testP, tempH_test);DenseMatrix BiasMatrix2 = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);for (int j = 0; j < numTestData; j++) {for (int i = 0; i < NumberofHiddenNeurons; i++) {BiasMatrix2.set(i, j, BiasofHiddenNeurons.get(i, 0));}}tempH_test.add(BiasMatrix2);DenseMatrix H_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);if(func.startsWith("sig")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = 1.0f/ (1 + Math.exp(-temp));H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("sin")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = Math.sin(temp);H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("hardlim")){}else if(func.startsWith("tribas")){}else if(func.startsWith("radbas")){}DenseMatrix transH_test = newDenseMatrix(numTestData,NumberofHiddenNeurons);H_test.transpose(transH_test);DenseMatrix Yout = newDenseMatrix(numTestData,NumberofOutputNeurons);transH_test.mult(OutputWeight,Yout);double[] result = new double[numTestData];if(Elm_Type == 0){for (int i = 0; i < numTestData; i++)result[i] = Yout.get(i, 0);}else if(Elm_Type == 1){for (int i = 0; i < numTestData; i++) {int tagmax = 0;double tagvalue = Yout.get(i, 0);for (int j = 1; j < NumberofOutputNeurons; j++) {if(Yout.get(i, j) > tagvalue){tagvalue = Yout.get(i, j);tagmax = j;}}result[i] = tagmax;}}return result;}public float getTrainingTime() {return TrainingTime;}public double getTrainingAccuracy() {return TrainingAccuracy;public float getTestingTime() {return TestingTime;}public double getTestingAccuracy() {return TestingAccuracy;}public int getNumberofInputNeurons() {return NumberofInputNeurons;}public int getNumberofHiddenNeurons() {return NumberofHiddenNeurons;}public int getNumberofOutputNeurons() {return NumberofOutputNeurons;}public DenseMatrix getInputWeight() {return InputWeight;}public DenseMatrix getBiasofHiddenNeurons() {return BiasofHiddenNeurons;}public DenseMatrix getOutputWeight() {return OutputWeight;}//for predicting a data file based on a trained model.public void testgetoutput(String filename) throws IOException {try {test_set = loadmatrix(filename);} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}numTestData = test_set.numRows();NumberofInputNeurons = test_set.numColumns() - 1;double rsum = 0;double []actual = new double[numTestData];double [][]data = newdouble[numTestData][NumberofInputNeurons];for (int i = 0; i < numTestData; i++) {actual[i] = test_set.get(i, 0);for (int j = 0; j < NumberofInputNeurons; j++) data[i][j] = test_set.get(i, j+1);}double[] output = testOut(data);BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(new File("Output")));for (int i = 0; i < numTestData; i++) {writer.write(String.valueOf(output[i]));writer.newLine();if(Elm_Type == 0){rsum += (output[i] - actual[i])*(output[i] - actual[i]);}if(Elm_Type == 1){if(output[i] == actual[i])rsum ++;}}writer.flush();writer.close();if(Elm_Type == 0)System.out.println("Regression GetOutPut RMSE: "+Math.sqrt(rsum* 1.0f/numTestData));else if(Elm_Type == 1)System.out.println("Classfy GetOutPut Right:"+rsum*1.0f/numTestData);}}。
黑马程序员_javaweb讲义和笔记资料
黑马程序员_javaweb讲义和笔记资料一、简介黑马程序员是一家专业的IT培训机构，提供全面的编程技术培训服务。
javaweb是其中的一门重要课程，本文为黑马程序员_javaweb讲义和笔记的资料整理。
二、javaweb基础知识1. Java语言概述Java语言的特点和优势，Java开发环境的搭建等。
2. Servlet技术Servlet的基本概念、生命周期、Servlet容器等。
3. JSP技术JSP的基本语法、JSP指令、JSP内置对象等。
4. MVC设计模式MVC设计模式在javaweb开发中的应用和实践。
三、javaweb开发流程1. 需求分析分析项目需求，明确开发目标和功能要求。
2. 数据库设计设计数据库表结构，确定数据存储方式和关系。
3. 技术选型根据项目需求和开发要求，选择合适的技术框架和工具。
4. 编码实现使用Java语言和相关技术进行编码实现。
5. 测试调试运行和调试项目，确保功能的正确性和稳定性。
6. 部署上线将项目部署到服务器上线，提供给用户访问和使用。
四、javaweb开发常用框架和工具1. Spring框架Spring框架的介绍和核心特性，以及在javaweb开发中的应用。
2. SpringMVC框架SpringMVC框架的详细讲解，包括请求映射、数据绑定、视图解析等。
3. MyBatis框架MyBatis框架的使用方法和技巧，以及与数据库的集成。
4. Maven工具Maven的基本使用和配置，常用插件介绍。
五、javaweb开发中的常见问题和解决方案1. 数据库连接异常分析数据库连接异常的原因和解决方法。
2. 页面跳转问题页面跳转的实现方式和常见错误排查。
3. 表单数据验证表单数据验证的常用技术和插件，提高数据输入的准确性和安全性。
4. 性能优化优化javaweb应用的性能，减少响应时间和资源占用。
六、实例项目提供一个实例项目，通过对该项目的讲解和分析，帮助学员理解和掌握javaweb开发的方法和技巧。
java学习心得体会_JAVA实训的心得（通用9篇）
java学习心得体会_JAVA实训的心得（通用9篇）java学习_JAVA实训的心得篇11、我感觉学习java应该是循环渐进，有始有终，按部就班，脚踏实地。
java是一门有着阶梯性的一们语言，如果要学习它。
我觉得最好还是按照java的学习体系，先学习什么，在学习什么，只有这样，我们在学习中才会遇到更少的麻烦。
java是一门更倾向于网络的语言。
不要上来就学习JSP，这样不好，因为这没有基础。
在以后的学习中很可能遇到很多的麻烦，这就不好了。
2、信心，恒心，毅力是最重要的。
这是我们必须具备的心理素质。
要是学习这门语言开始的时候很有兴趣，遇到苦难就退缩，这样最终会放弃学习java，没有经历风雨怎么见彩虹。
编程就是有的时候就是那么这么人。
会遇到很多的困惑。
但是一旦你弄懂了，或者是你把问题解决了，你会感到很兴奋，编程的快乐就在此了。
3、多看看一些资料，多多的向高手请教，这样才好。
要学会总结和领会，当然，学习java一个人有一个人的想法，也有自己的独特学习方法。
总之适合自己的就是最好的。
java学习心得体会_JAVA实训的心得篇2从大三开始算，我学习java已经有一年的时间了，不过虽然时间长，但是对于现在的我还是一个初学者，懂不了多少的java初学者。
期间曾迷茫过，曾困惑过，走了不少的弯路，老师布置的试验作业每次都是不会做，每次都是要问同学，这个代码什么意思啊?为什么用这条代码，用别的不行吗?甚至后来根本没耐心问，索性就复制同学的作业交上去。
但是都是各种0分，害的同学也这样，不过他能找老师反驳，而我却没实力。
渐渐的，我认识到这样下去是不行的，我必须改正自己的学习态度和方式。
接下提到的就是我这一年来的java学习心得。
刚一开始学习java时，我就已经学习过C语言，不过C语言学的不是很好，所以开始看到java的时候我很反感，看着源代码，都不知道失什么意思。
看书的时候一看到源代码就头疼，因为根本看不懂。
那段时间根本就是一无所获，在图书馆借了一本书，关java的语法特性，与别的语言相比的优点，什么跨平台，源代码公开，什么write 、 once 、 run 、 anywhere，能说得头头是道，可是一到具体的问题，想写一些具体的东西，问题就都来了，根本不知道该怎么下手。
vscode中使用markdown
vscode中使⽤markdownvscode中使⽤markdownvscode 是微软推出⼀款轻量级的⽂本编辑⼯具，类似于sublime，由于其拥有丰富的插件，安装使⽤也⾮常简单，所以深受⼴⼤程序员的喜爱。
markdown 是⼀种可以使⽤普通⽂本编辑器编写的标记语⾔，通过简单的标记语法，它可以使普通⽂本内容具有⼀定的格式。
印象笔记是⼀款具有笔记、写作、⽇程管理等诸多功能为⼀体的强⼤、易⽤型笔记本，拥有⾮常丰富的插件，其中⽐较好⽤的有印象笔记·剪藏，马克飞象，具体如何使⽤，请⾃⾏查阅相关资料。
markdown有许多衍⽣产品，本⽂主要针对⼤家⽐较熟知的印象笔记为例，说明如何在vscode中使⽤markdown语法编辑⽂章，同时将⽂章同步到印象笔记中。
安装配置步骤：1.准备⼯作。
本机已安装vscode、印象笔记或者国际版Evernote，如果没有安装请⾃⾏安装以上软件。
同时，您已经注册了印象笔记或者国际版Evernote 的账号。
2.安装插件。
在vscode中安装EverMonkey，Auto-Open Markdown Preview。
vscode安装插件可以从左侧的⼯具栏中选择Extensions，或者使⽤快捷键Ctrl+Shift+X。
EverMonkey插件的作⽤是将vscode中的⽂件同步到印象笔记或者国际版Evernote。
Auto-Open Markdown Preview插件的作⽤是在vscode中，当你打开*.md格式的⽂件时，⾃动开启预览，⽅便你在编辑的过程中实时的看到结果。
3.EverMonkey配置说明。
EverMonkey插件是本⽂的重点，该插件主要负责将vscode中的⽂章同步到印象笔记。
在vscode中安装完EverMonkey插件后，我们安装官⽅说明，来⼀步⼀步的配置。
a.获取token、noteStoreUrl。
快捷键Ctrl+Shift+P，打开command，输⼊ever token，这⾥我使⽤的是国际版Evernote，所以我选择的是International。
thingsboard 源码解析
vue php 原生写法ThingsBoard 是一款基于Java 语言开发的开源物联网平台，主要用于物联网设备的接入、数据收集、处理和展示。
下面是对ThingsBoard 源码解析的简要概述：1. 架构概述ThingsBoard 采用了分层架构设计，主要包括以下几个层次：-设备层（Device Layer）：设备层主要负责与物联网设备进行通信，收集设备数据。
-数据采集层（Data Collection Layer）：数据采集层负责从设备层获取数据，并进行初步处理。
-数据处理层（Data Processing Layer）：数据处理层对采集到的数据进行进一步处理，如数据聚合、分析等。
-数据存储层（Data Storage Layer）：数据存储层负责将处理后的数据存储到数据库中。
-应用层（Application Layer）：应用层提供了丰富的功能，如数据展示、报警、统计等。
-接入层（Access Control Layer）：接入层负责处理用户请求，提供安全认证、权限控制等功能。
2. 核心组件ThingsBoard 的核心组件包括以下几个：- SDK：用于设备接入，支持多种通信协议（如MQTT、CoAP 等）。
- Agent：代理组件，负责在设备端收集数据并上传。
- Gateway：网关组件，负责聚合多个设备的数据，并转发给服务器端。
- Server：服务器端主要负责处理设备请求、数据处理、存储和应用逻辑。
- Web UI：Web 用户界面，用于展示数据、提供操作界面等。
3. 数据处理流程ThingsBoard 的数据处理流程如下：-设备层通过SDK 发送数据到Agent。
- Agent 收集数据后，将数据发送到Gateway。
- Gateway 对多个设备的数据进行聚合，然后将数据发送到Server。
- Server 对接收到的数据进行处理，如数据清洗、分析等，并将处理后的数据存储到数据库中。