你的電腦是否年代已久？是否需要進(jìn)行硬件升級？BIOS版本是否不支持大硬盤？ 現(xiàn)在有在WIN下面的BIOS升級程序，可不少人對其望而生畏，只因為它是“真刀實槍”的和硬件打交道，一不小心就會讓電腦癱瘓了...... 本人專門針對這種情況，幫助大部分人解決這一難題，讓你從此成為電腦升級高手！ 本BIOS升級模擬器對硬件無任何損壞，界面完全模仿WIN下面的BIOS升級軟件，且附全部源碼。
上傳時間： 2015-11-11
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SUISkin 是為Delphi和C++Builder開發(fā)的最易用的界面增強(qiáng)VCL組件包。它能完全自動的為您的應(yīng)用程序添加支持換膚功能，甚至不需要更改您的設(shè)計好的Form以及添加一行代碼！您也不再需要花費很多時間來使得自己的應(yīng)用程序更漂亮。
標(biāo)簽： SUISkin Builder Delphi VCL
上傳時間： 2014-06-28
上傳用戶：xlcky
奇異分解，針對不能求逆的情況下，才用svd方法就能夠解方程
標(biāo)簽： 分解
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：ikemada
關(guān)于離散一維信號小波分解，不需要解壓密碼
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：yan2267246
％ 奇異值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一種正交矩陣分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的計算時間。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二個相互正交矩陣， ％ 而S代表一對角矩陣。 和QR分解法相同者， 原矩陣A不必為正方矩陣。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方誤差法和數(shù)據(jù)壓縮。用svd分解法解線性方程組，在Quke2中就用這個來計算圖形信息，性能相當(dāng)?shù)暮谩Ｔ谟嬎憔€性方程組時，一些不能分解的矩陣或者嚴(yán)重病態(tài)矩陣的線性方程都能很好的得到解
標(biāo)簽： decomposition SVD sigular value
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：大融融rr
旋轉(zhuǎn)不變子空間類算法是空間譜估計中的典型算法，它也是特征分解類算法
上傳時間： 2013-12-29
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linker和loader的中文翻譯完全版，此站已傳的版本不完整，并且沒有書簽閱讀不方便。對于要想了解鏈接和加載細(xì)節(jié)的十分好，是國內(nèi)外不可多得的經(jīng)典。
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：sk5201314
聚類算法：最短距離算法。對給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行自底向上的層次的分解，直到某種條件滿足而已。缺陷在于一旦一個步驟完成，它就不能被撤消這個嚴(yán)格的規(guī)定是有用的，由于不用擔(dān)心組合數(shù)目的不同選擇，計算代價會較小。
標(biāo)簽： 聚類算法 短距離 數(shù)據(jù)集 分解
上傳時間： 2016-04-03
上傳用戶：ywqaxiwang
數(shù)據(jù)庫的一種完全面向?qū)ο笤O(shè)計模式 面向?qū)ο螅∣O）方法這個名字早已深入人心，它的科學(xué)性和合理性也已毋庸置疑。 正在裝載數(shù)據(jù)…… 人們動輒將自己開發(fā)的軟件冠以“采用面向?qū)ο蠓椒ㄔO(shè)計”以示其先進(jìn)性就是一個極好的證明。然而，一個先進(jìn)的方法學(xué)必須有相應(yīng)的工具支持才能實現(xiàn)，它的概念和方法如不落實程序?qū)崿F(xiàn)上，就不能真正掌握它的精髓而在實踐中運用。誠然，SmallTalk語言已被公認(rèn)是一個面向?qū)ο笳Z言，但是它對于開發(fā)者來說是多么的陌生！C 也可以說是一個OO語言，不過從名字就可以看出他是C語言的一個變種。它實現(xiàn)了從過程式編程到面向?qū)ο缶幊痰囊粋€較好的過渡。但是許多聲稱用C 制作的軟件其實仍舊是C軟件！這是因為沒有真正掌握OO方法的緣故。
標(biāo)簽： 對象 數(shù)據(jù)庫 設(shè)計模式
上傳時間： 2016-04-06
上傳用戶：lxm
DFT(Discrete Fourier Transformation)是數(shù)字信號分析與處理如圖形、語音及圖像等領(lǐng)域的重要變換工具，直接計算DFT的計算量與變換區(qū)間長度N的平方成正比。當(dāng)N較大時，因計算量太大，直接用DFT算法進(jìn)行譜分析和信號的實時處理是不切實際的。快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation，簡稱FFT)使DFT運算效率提高1～2個數(shù)量級。其原因是當(dāng)N較大時，對DFT進(jìn)行了基4和基2分解運算。FFT算法除了必需的數(shù)據(jù)存儲器ram和旋轉(zhuǎn)因子rom外，仍需較復(fù)雜的運算和控制電路單元，即使現(xiàn)在,實現(xiàn)長點數(shù)的FFT仍然是很困難。本文提出的FFT實現(xiàn)算法是基于FPGA之上的，算法完成對一個序列的FFT計算，完全由脈沖觸發(fā)，外部只輸入一脈沖頭和輸入數(shù)據(jù)，便可以得到該脈沖頭作為起始標(biāo)志的N點FFT輸出結(jié)果。由于使用了雙ram，該算法是流型(Pipelined)的，可以連續(xù)計算N點復(fù)數(shù)輸入FFT，即輸入可以是分段N點連續(xù)復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT對于算法本身來說是無關(guān)緊要的，因為兩種情況下只是存儲器的讀寫地址有所變動而已，不影響算法的結(jié)構(gòu)和流程，也不會對算法復(fù)雜度有何影響。
標(biāo)簽： Transformation Discrete Fourier DFT
上傳時間： 2016-04-12
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