之前在做一个项目的时候，需要用到表格显示一个月中每天的相关信息记录（一天的信息记录显示为一行）。于是有了这样一个问题，一次性将数据全部显示出来，页面就会出现滚动条，这样的话就不能同时看到表头信息和表格底部的数据记录，把每个月的信息记录都分为两页显示的话，又麻烦（切换月份后还要在进行分页操作）。把情况跟领导描述了下，表示不知道怎么做好了，领导略微想了下说，“把表头固定不就行了”。 好吧，固定表头，我只在Excel中操作过，在页面上要把table表头固定，对于我这样的菜鸟来说，简直就是“蜀道难，难于上青天”啊。幸亏有“万能”的度娘啊，还真给我百度到了几个例子，由于但是急于完成那个效果，没有记下我采

深度学习入门：基于Python的理论与实现这本书的代码实现

ACM算法集锦(实现代码)，包括kurXX最小生成树、Prim、堆实现最短路、最短路DIJ普通版、floyd、拓扑排序、BELL_MAN、DFS强连通分支、最大匹配、最大权匹配,KM算法、两种欧拉路、求最小割集合的办法 【最小费用最大流】Edmonds Karp对偶算法、【题目1】N皇后问题(八皇后问题的扩展) 【题目2】排球队员站位问题 【题目3】把自然数Ｎ分解为若干个自然数之和。 【题目4】把自然数Ｎ分解为若干个自然数之积。 【题目5】马的遍历问题。 【题目6】加法分式分解 【题目7】地图着色问题 【题目8】在n*n的正方形中放置长为2,宽为1的长条块, 【题目9】找迷宫的最短路径。（广度优先搜索算法） 【题目10】火车调度问题 【题目11】农夫过河 【题目12】七段数码管问题。 【题目13】把1-8这8个数放入下图8个格中,要求相邻的格(横,竖,对角线)上填的数不连续. 【题目14】在4×4的棋盘上放置8个棋,要求每一行,每一列上只能放置2个. 【题目15】迷宫问题.求迷宫的路径.(深度优先搜索法) 【题目16】一笔画问题 【题目17】城市遍历问题. 【题目18】棋子移动问题 【题目19】求集合元素问题（1,2x+1,3X+1类)

代码如下: [removed] var R1=[5,2,10,4,90,88,65,62]; var R2=[5,2,10,4,90,88,65,62]; function BubbleSort1(){ var n=R1.length; for(var i=0;i<n-1;i++){ var flag=false; for(var j=0;j<n-i;j++){ var temp; if(R1[j]<R1[j+1]){ temp=R1[j+1]; R1[j+1]=R1[j]; R1[j]=temp; } flag=true; } if(!flag)

基于ssm的跑步社区实现代码，包括用户登录注册，运动装备库等功能。

我们一般在浏览器里识别用户的访问设备都是通过 User Agent 这个字段来获取的，但是通过它我们只能获取一个大概的信息，比如你用的是 Mac 还是 Windows，用的是 iPhone 还是 iPad。如果我想知道你用的是第几代 iPhone，这个方法就不行了，前段时间我正好有这个需求，识别移动客户端的具体型号（主要是 iOS 设备），于是思考了下这个问题的实现。 首先，我跟大家一样想到了 UA，不过事实证明这路走不通。就在我无聊一个一个摆弄浏览器的 API 时，突然一篇文章里的某段代码提醒了了我。这篇文章讲的是怎样通过 js 获取图形设备信息的，因为 HTML5 支持了 canvas，所

典型相关分析matlab实现代码 决策树 是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用，决策树算法的本质是一种图结构。 环境：anaconda、jupyter notebook、python2.7 项目库： from sklearn.datasets import load_iris sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，目前主要有三种形式： load_ 本地加载数据 fetch_ 远程加载数据 make_ 构造数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度

部分代码 struct { INT Format; INT Width; } ColumnDefaults[NUM_COLUMN] = { { LVCFMT_LEFT, 0x6B }, // COL_IMAGENAME { LVCFMT_RIGHT, 50 }, // COL_PID //#ifdef _HYDRA_ { LVCFMT_LEFT, 0x6B }, // COL_USERNAME { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_SESSIONID //#endif { LVCFMT_RIGHT, 35}, // COL_CPU { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_CPUTIME { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_MEMUSAGE { LVCFMT_RIGHT, 100 }, // COL_MEMPEAK { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_MEMUSAGEDIFF { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_PAGEFAULTS { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_PAGEFAULTSDIFF { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_COMMITCHARGE { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_PAGEDPOOL { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_NONPAGEDPOOL { LVCFMT_RIGHT, 60 }, // COL_BASEPRIORITY { LVCFMT_RIGHT, 60 }, // COL_HANDLECOUNT { LVCFMT_RIGHT, 60 }, // COL_THREADCOUNT { LVCFMT_RIGHT, 60 }, // COL_USEROBJECTS { LVCFMT_RIGHT, 60 }, // COL_GDIOBJECTS { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_READOPERCOUNT { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_WRITEOPERCOUNT { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_OTHEROPERCOUNT { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_READXFERCOUNT { LVCFMT_RIGHT, 70 }, // COL_WRITEXFERCOUNT { LVCFMT_RIGHT, 70 } // COL_OTHERXFERCOUNT };

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近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能 及的算法。 现在先讨论一下卡尔曼滤波器， 如果时间和能力允许， 我还希望能够写写其他的算法， 例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式， 所以也只能形象的描述。 希望如果哪位是这方面的专家， 欢迎 讨论更正。