基础实现

Python 的 5 种基础排序算法实现，写得挺清楚，适合刚入门的朋友参考。代码不复杂，逻辑也蛮清晰的，几种常见排序都覆盖了：冒泡、选择、插入、快速、归并。你要是想快速掌握各个算法的基本思路，看这个就够用了。

JDBC 介绍 JDBC (Java Database Connectivity) 是一套标准 Java API，用于与数据库进行交互。它提供了一个统一的界面，允许开发人员通过编写 Java 代码连接和操作各种数据库管理系统 (DBMS)。 JDBC 架构 JDBC 架构包括：- JDBC 接口：一组抽象类和接口，定义了与数据库交互所需的基本操作。- 数据库驱动程序：由数据库供应商实现的 JDBC 接口的具体实现。JDBC 应用程序使用驱动程序来连接到特定 DBMS。- JDBC URL：一个字符串，用于指定要连接的数据库、驱动程序和其他连接参数。 使用 JDBC 要使用 JDBC，开发人员需

介绍了MATLAB中几种基础优化算法，包括差分进化算法（DE）、粒子群优化算法（PSO）及其常用的内点法函数fmincon()。

利用MATLAB实现基本的音乐算法，并确保仿真效果精准。

了解AOP，Spring AOP的实现是基于Java的代理机制。从JDK1.3开始就支持代理功能，但是性能成为一个很大问题。为了解决JDK代理性能问题，出现了CGLIB代理机制。它可以生成字节码，所以它的性能会高于JDK代理。Spring支持这两种代理方式。随着JVM（Java虚拟机）性能的不断提高，这两种代理性能的差距会越来越小。在学习Spring AOP之前，首先对它的一些术语做一个了解，下面将介绍Spring AOP术语： 切面：对象操作过程中的截面。 连接点：对象操作过程中的某个阶段点。 切入点：连接点的集合。 通知：某个切入点被横切后，所采取的处理逻辑。 目标对象：所有被通知的对象

该 Matlab 代码实现了 BP神经网络，适用于 初学者 进行神经网络的学习和实践。代码清晰、简洁，易于理解和修改。通过本代码，用户可以掌握 BP 网络的基本结构、前向传播和误差反向传播算法。适合用于模式识别、数据分类等任务。适合学习神经网络的入门者使用。

涵盖了数据库的基本链接操作及内部连接方式、查询技巧，以及多表查询中的内连接、外连接和子查询。

神经网络的学习资源太多了，有时候挑起来反而头大。这里整理了一批比较实用的代码资源，尤其适合刚上手或者想用 MATLAB 动手实验一下的朋友。源码能直接跑，算法也算清晰，省得你东找西找浪费时间。 MATLAB 的单层神经网络代码蛮适合入门的，结构简单，逻辑也直观，链接在这儿。想搞清楚 NN 咋回事，用这个练练手挺好。 深度学习和机器学习基础这篇是理论入门的老朋友，虽然内容不新，但打基础还是靠谱的，传送门：点这里。 还有个比较有意思的是DNNE 集成学习算法，用 MATLAB 开发的，适合搞点进阶玩法，地址是这里。代码可复用性还不错。 如果你是那种喜欢一口气打包拿代码的人，推荐看看这个多种神经网络

用户名密码登录的基础功能，算是前端人手一份的经典资源了。代码逻辑清晰，结构也比较直观，新手都能看懂，老手也能直接拿来改造。嗯，想做个登录页，用它准没错。 表单验证做得还不错，用的是基础的 onblur 事件绑定方式。虽然不是高级的写法，但胜在简单实用。你也可以改成 input 实时验证，体验更丝滑。 页面布局是挺传统的表单式登录，username 和 password 输入框加个登录按钮，响应也快。想加点交互效果？配合下 AJAX 就挺顺手的。 哦对了，登录逻辑这块你要注意下，前端只是模拟登录流程，真要上线，后端校验必不可少。别拿这个去拼真用户验证，顶多练手或者做个 demo 展示。 如果你想

展示了一个 C#.NET 数据库基础操作的实现示例，演示了如何连接数据库、执行查询以及获取结果。