Building Facebook Applications For Dummies

本书适合具备基本Web技术知识的开发者,涵盖如何使用Facebook API构建应用程序、迁移现有Web应用到Facebook平台、创建移动应用等内容。
2008年6月出版的WEB开发书籍〈Building Facebook Applications For Dummies〉,英文版,PDF格式,全书342页。


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英文简介:

There’s no doubt about it — Facebook is cool. Along with users who want to interact with friends, businesses are using Facebook as a marketing and networking tool. And if you’re a Web developer, you probably know there’s a demand for Facebook applications. If you have some basic knowledge of Web client technology, such as HTML, JavaScript, or CSS, and know how to use a Web programming language, Building Facebook Applications For Dummies is just what you need to start building apps for Facebook.

This friendly guide helps you create applications to reach Facebook’s huge audience, so you can enlarge your list of friends, introduce people to your product or service, or network with other business professionals. You’ll find out how to:

Work with the Facebook API
Build applications that take advantage of Facebook’s News Feed and Wall
Migrate existing Web applications to Facebook
Create mobile apps for Facebook
Use Facebook’s markup and query languages
Get your app noticed by Facebook users
A handy companion Web site includes code samples, starter applications, and other useful information about building Facebook apps. Whether you want to create applications for business purposes or just for fun, Building Facebook Applications For Dummies is the fun and easy way to get started.



下载地址:http://www.softshome.com/html/ebooks/program/200809/28-839.html
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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