旅行家問題 一個旅行家想駕駛汽車以最少的費yi 用從一個城市到另一個城市（假設出發時油箱是空的）。給定兩個城市之間的距離為D1、汽車油箱的容量為C(以升為單位），每升汽油能行駛的距離為 D2，出發點每升汽油價格P和沿途油站數N（N可以為零），油站i離出發點距離Di,每升汽油價格Pi(i=1,2...N)。計算結果四舍五入至小數點后兩位。 如果無法到達目的地，則輸出“No Solution"。
上傳時間： 2015-02-14
上傳用戶：vodssv
Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵，是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式，通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計，使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難，目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1）學習模式——決定權重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個神經元j、i間的權重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數 ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時，wij=0，即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經元輸出值的初始化 想起時，一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值，其中，0意味t=0。 反復部分：對各神經元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f（）--Sgn（） θi—神經元i發火閾值 反復進行，直到各個神經元的輸出不再變化。
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：JasonC
TV-tree的c實現源碼，對應原文章K.-I. Lin, H. V. Jagadish, C. Faloutsos: The TV-Tree: An Index Structure for High-Dimensional Data.
上傳時間： 2014-11-26
上傳用戶：lxm
很好的搜索： 給你很多長度不定的木棒，將他們分成幾組，每組中的總長度作為這組的標示值，請給出一種分組方法，能使得所有標示值中的最小值最大。 Input 多組，每組兩行，第一行是一個N和K，代表有N根木棒，分成K組，第二行是N個數字，代表木棒的長度。（N不超過100，K不超過20，每根木棒長度不超過1000） Output 輸出所有標示值中的最小值的最大值。 Sample Input 5 3 1 3 5 7 9 5 3 89 59 68 35 29 Sample Output 8 89
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：nairui21
計算機網絡-系統方法 第三版 英文版 作 者： （美）彼德森（Peterson,L.L.） 等著 出 版 社： 機械工業出版社 出版時間： 2005-3-1 字 數： 版 次： 1 頁 數： 813 印刷時間： 2005/03/01 開 本： 印 次： 紙 張： 膠版紙 I S B N ： 9787111160564 包 裝： 平裝 所屬分類： 圖書 >> 計算機/網絡 >> 計算機理論
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：weiwolkt
為了開發出適用于各種無線通信網絡的應用和業務，人們通過不斷的努力，制定了一個業界的技術標準和規范，這就是無線應用協議 [ WAP ]。無線應用環境（Wireless ApplicationE n v i r o n m e n t，WA E）是WAP協議的一部分，它定義了各種無線終端，諸如移動電話、尋呼機和個人數字助理（P D A）上使用的應用結構。
標簽： 無線通信網絡
上傳時間： 2017-03-13
上傳用戶：BIBI
//建立頂級窗口 toplevel = XtVaAppInitialize[&app, "List", NULL, 0, &argc, argv, NULL, NULL] //建立列表上的復合字符串 for[i=0 i<12 i++] str_months[i] = XmStringCreateSimple[months[i]] //建立列表 n = 0 XtSetArg[args[n], XmNitems, str_months] n++ XtSetArg[args[n], XmNitemCount, 12] n++ XtSetArg[args[n], XmNvisibleItemCount, 8] n++ //XtSetArg[args[n], XmNscrollBarDisplayPolicy, XmSTATIC] n++ //XtSetArg[args[n], XmNlistSizePolicy, XmCONSTANT] n++ XtSetArg[args[n], XmNselectionPolicy, XmEXTENDED_SELECT] n++ list = XmCreateScrolledList[toplevel, "list", args, n] XtManageChild[list] for[i=0 i<12 i++] XmStringFree[str_months[i]] //顯示窗口 XtRealizeWidget[toplevel] //進入事件循環 XtAppMainLoop[app]
標簽： NULL XtVaAppInitialize toplevel List
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：asdkin
哈夫曼樹又稱最優二叉樹，是一種帶權路徑長度最短的二叉樹。所謂樹的帶權路徑長度，就是樹中所有的葉結點的權值乘上其到根結點的路徑長度（若根結點為0層，葉結點到根結點的路徑長度為葉結點的層數）。樹的帶權路徑長度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N個權值Wi(i=1,2,...n)構成一棵有N個葉結點的二叉樹，相應的葉結點的路徑長度為Li(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹的WPL是最小的。
上傳時間： 2017-06-09
上傳用戶：wang5829
介紹回歸問題中高斯過程的應用，C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning,
上傳時間： 2017-07-25
上傳用戶：skfreeman
感生電動勢、動生電動勢 物理電磁學相關整理
標簽： 感生電動勢、動生電動勢
上傳時間： 2016-01-04
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