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Java编程与JSP开发完全自学手册

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标题中的"Java完全自学手册4王灏,马军",直接指出了书籍的名称和作者。本书是为Java编程语言以及JSP开发的完全自学手册,由王灏和马军共同撰写。本书详细地介绍了Java编程语言以及JSP开发知识,按照科学的学习规律,循序渐进地进行讲解。 描述中提到,全书共分为16章,分为两部分,前半部分主要讲解Java知识,后半部分则以JSP开发为主。这就意味着读者可以在学习Java基础知识后,进一步深入学习JSP开发,从而获得更全面的编程技能。 在Java知识部分,本书详细讲解了Java的面向对象高级属性、多线程机制、图形编辑、输入/输出、Applet的基本知识等。这些内容都是Java编程语言的核心部分,掌握这些知识对于理解Java编程语言至关重要。 在JSP开发部分,本书详细讲述了数据库的安装和使用,以及Java连接数据库的JDBC方法。这些都是进行Web开发的必备技能,掌握了这些技能,读者就能够进行Web开发的基础工作。 此外,本书还提供了JSP基础知识以及JSP进阶开发的知识,帮助读者更深入地理解JSP开发。 在实例方面,本书提供了学生管理系统和家庭理财管理系统两个实例,这两个实例可以帮助读者更好地理解和掌握所学的知识。 总的来说,本书实例丰富,讲解详细,深入浅出,力求以通俗的讲解、严谨的逻辑更好地指导读者学习。本书既可以作为零基础读者学习Java的启蒙资料,也可以作为有Java基础的读者学习JSP的必备良品,当然也可以作为中高级读者的查阅资料。 标签中的"Java 自学 王灏 马军",则是对书籍的另一种描述。"Java"表明本书是关于Java编程语言的,"自学"则表明本书适合自学,"王灏 马军"则是本书的作者。 压缩包子文件的文件名称列表中的"第四篇 WEB开发篇(23-26)",则是对书籍内容的另一种描述。这表明本书的第四篇内容是关于WEB开发的,涵盖了第23章到第26章的内容。这可能就是JSP开发部分的内容,这部分内容对于想要进行Web开发的读者来说非常重要。

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遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。