1.各小问代码 2.运行结果

一、和导航的区别 1.导航条比导航多了一个条字 2.直接上图 导航：  导航条： 简单文字描述： 由两张图看出，导航内容比较简单，而导航条可以包含导航及其他元素，如表单，搜索框等，并且通常导航条会有一个区别于页面的背景色。 二、在页面中定义导航条 方法： 为父容器添加类名navbar navbar-default。navbar-default类用来规定导航条的颜色，可以更改为navbar-inverse来让导航条反色显示。bootstrap官网建议使用nav元素。但也常用div元素，建议用div元素时增加role=”navigation”属性，该属性对一些特殊的辅助设备友好。 结构： 标题

深入探索jms，包含JMS深入探究十篇.doc、amq Maven工程、apache-activemq-5.8.0 JMS Provider。从浅到深讲解了JMS接口的用法，并以activemq为实例进行实现。

emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中，我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术，但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外，CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面，循环神经网络（RNN）是一种可以学习时间特征的神经网络，比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中，我们将开发一个循环神经网络，用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘，它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来，我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN，它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后，我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题

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c语言颜色代码 初学c的小伙伴可能已经对那个黑底白字的框有些厌倦了，不妨加点颜色，增加加可读性。 /* 颜色函数SetConsoleTextAttribute(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE),前景色 | 背景色 | 前景加强 | 背景加强); 前景色：数字0-15 或 FOREGROUND_XXX 表示 （其中XXX可用BLUE、RED、GREEN表示） 前景加强：数字8 或 FOREGROUND_INTENSITY 表示 背景色：数字16 32 64 或 BACKGROUND_XXX 三种颜色表示 背景加强： 数字128 或 BACKGROUND_

python课设全套资源，换上姓名学号即可，内有源代码，流程图，心得体会，任务设计，代码详解

一篇讲busybox很详细的文章，里面有busybox里面的很多源码讲解，讲的很透彻。

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Zigebee无线收发控制LED的代码分析，实现简单的双机通讯