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一個(gè)功能全面的電子郵件客戶端

一個(gè)功能全面的電子郵件客戶端，支持SMTP，POP3，全面之后次IMAP，LDAP，一個(gè)全局地址?。涿驼J(rèn)證），不限私人地址薄，人物列表，個(gè)人日歷，拼寫檢查

標(biāo)簽： 電子郵件

上傳時(shí)間： 2014-10-13

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軟件測(cè)試：一個(gè)編譯器測(cè)試軟件

軟件測(cè)試：一個(gè)編譯器測(cè)試軟件，支持下列C語(yǔ)言運(yùn)算符：+ - * / % ^（乘方）負(fù) (int) (double) "字符串" []（數(shù)組） > < == >= <= != && ! ++ -- = += -= *= /= %= ^=，支持下列關(guān)鍵字：void int double string if else for while do goto break continue return，支持下列數(shù)據(jù)類型：int double string int[] double[] string[]，支持下列系統(tǒng)函數(shù)：int max(int,int)，double max(double,double)，int[] newint(int)，double[] newdouble(int)，string[] newstring(int)，void delete(int[])，void delete(double[])，void delete(string[])，支持任意用戶定義函數(shù)，支持函數(shù)重載。不支持全局變量。如果發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，請(qǐng)告訴我

標(biāo)簽： 軟件測(cè)試編譯器測(cè)試軟件

上傳時(shí)間： 2013-12-15

上傳用戶：sy_jiadeyi
《數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)》課程設(shè)計(jì) 一、設(shè)計(jì)目的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科

《數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)》課程設(shè)計(jì) 一、設(shè)計(jì)目的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科，在學(xué)習(xí)時(shí)必須使理論與實(shí)踐相結(jié)合。課程設(shè)計(jì)的目的是通過(guò)實(shí)踐使同學(xué)們經(jīng)歷到一次綜合訓(xùn)練，以便能較全面地理解、掌握和綜合運(yùn)用所學(xué)的知識(shí)。二、設(shè)計(jì)任務(wù)與要求（１）對(duì)實(shí)際系統(tǒng)進(jìn)行分析，寫出需求分析說(shuō)明（數(shù)據(jù)需求和事務(wù)需求）。（２）概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 說(shuō)明本數(shù)據(jù)庫(kù)將反映的現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體、屬性和它們之間的關(guān)系等（E-R圖，可以用基本E-R圖或擴(kuò)展E-R圖）。（３）邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 將概念結(jié)構(gòu)映射為數(shù)據(jù)庫(kù)全局邏輯結(jié)構(gòu)（關(guān)系模型），包括所確定的關(guān)鍵字和屬性、重新確定的記錄結(jié)構(gòu)和所建立的各個(gè)表文件之間的相互關(guān)系。三、設(shè)計(jì)環(huán)境與工具要求使用輔助設(shè)計(jì)工具，如Power Designer或者ERWin等，轉(zhuǎn)換為：SQL Server、Access或其它的DBMS數(shù)據(jù)庫(kù)（不作統(tǒng)一要求）。四、設(shè)計(jì)步驟參考《數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)實(shí)例指導(dǎo)書》五、設(shè)計(jì)題教材P58面：3.8課程設(shè)計(jì)A、B、C任選一題六、設(shè)計(jì)成果設(shè)計(jì)結(jié)果以書面形式于17周交付。七、成績(jī)?cè)u(píng)定（１）獨(dú)立完成（２）文檔完整（３）滿足用戶需求這是研究生數(shù)據(jù)庫(kù)課程設(shè)計(jì)

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2015-03-03

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粒子群算法的vb源程序

粒子群算法的vb源程序，可以自定義算法參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)6個(gè)非約束性測(cè)試函數(shù)極小值的全局優(yōu)化，動(dòng)態(tài)顯示粒子的移動(dòng)。低維下，優(yōu)化效果很好。直接解壓，無(wú)須密碼。請(qǐng)多指正。

標(biāo)簽： 粒子群算法源程序

上傳時(shí)間： 2015-03-17

上傳用戶：talenthn
簡(jiǎn)單介紹一下

簡(jiǎn)單介紹一下，整個(gè)工程分為5個(gè)文件：Main.c ----- 程序的入口點(diǎn)，其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是調(diào)用兩個(gè)函數(shù)。Global.h ----- 定義了一些全局變量及宏P(guān)arse.h ----- 語(yǔ)法分析器的主要算法Prece.h ----- 定義和實(shí)現(xiàn)了一些關(guān)于優(yōu)先級(jí)的操作Stack.h ----- 定義和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)棧及其操作編譯的時(shí)候只要用TC2.0或者WinTC打開Main.c文件進(jìn)行編譯就好了。如發(fā)現(xiàn)有Bug請(qǐng)?jiān)谶@里貼出來(lái)或者把修改后的代碼跟帖在這里:)總之，這個(gè)工程僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單示例，告訴大家怎么樣把課堂上學(xué)到的知識(shí)運(yùn)用到實(shí)際編程當(dāng)中去，工程中所用到的模塊化思想，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等知識(shí)都是大家學(xué)過(guò)的，大三了，希望大家在最后這段時(shí)間里把寫程序的本領(lǐng)練就出來(lái)。:)

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上傳時(shí)間： 2015-03-18

上傳用戶：13160677563
由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點(diǎn)

由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點(diǎn)，而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點(diǎn)。因此，用模擬退火算法對(duì)聚類進(jìn)行了改進(jìn)。20組聚類仿真表明，平均每次對(duì)K結(jié)果值改進(jìn)8次左右，效果顯著。下一步工作：實(shí)際上在高溫區(qū)隨機(jī)生成鄰域是個(gè)組合爆炸問(wèn)題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進(jìn)行模擬聚類，相關(guān)工作正在進(jìn)行。很快將奉獻(xiàn)給各位朋友。

標(biāo)簽： 均值聚類算法局部

上傳時(shí)間： 2015-03-18

上傳用戶：hullow
基于C開發(fā)的三個(gè)隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

基于C開發(fā)的三個(gè)隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出權(quán)值、閾值文件，訓(xùn)練樣本文件，提供如下函數(shù)：1）初始化權(quán)、閾值子程序；2）第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本輸入子程序；3）第m個(gè)樣本教師信號(hào)子程序；4）隱層各單元輸入、輸出值子程序；5）輸出層各單元輸入、輸出值子程序；6）輸出層至隱層的一般化誤差子程序；7）隱層至輸入層的一般化誤差子程序；8）輸出層至第三隱層的權(quán)值調(diào)整、輸出層閾值調(diào)整計(jì)算子程序；9）第三隱層至第二隱層的權(quán)值調(diào)整、第三隱層閾值調(diào)整計(jì)算子程序；10）第二隱層至第一隱層的權(quán)值調(diào)整、第二隱層閾值調(diào)整計(jì)算子程序；11）第一隱層至輸入層的權(quán)值調(diào)整、第一隱層閾值調(diào)整計(jì)算子程序；12）N個(gè)樣本的全局誤差計(jì)算子程序。

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2013-12-08

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熱鍵音量

熱鍵音量，主要用于系統(tǒng)的音量調(diào)節(jié)，是VB源碼，全局熱鍵的，可修心的！

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上傳時(shí)間： 2015-03-27

上傳用戶：xmsmh
模擬退火算法模擬退火算法(Simulated Annealing,簡(jiǎn)稱SA算法)是模擬加熱熔化的金屬的退火過(guò)程

模擬退火算法模擬退火算法(Simulated Annealing,簡(jiǎn)稱SA算法)是模擬加熱熔化的金屬的退火過(guò)程，來(lái)尋找全局最優(yōu)解的有效方法之一。模擬退火的基本思想和步驟如下：設(shè)S＝{s1,s2,…,sn}為所有可能的狀態(tài)所構(gòu)成的集合， f：S—R為非負(fù)代價(jià)函數(shù)，即優(yōu)化問(wèn)題抽象如下：尋找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）給定一較高初始溫度T，隨機(jī)產(chǎn)生初始狀態(tài)S （2）按一定方式，對(duì)當(dāng)前狀態(tài)作隨機(jī)擾動(dòng)，產(chǎn)生一個(gè)新的狀態(tài)S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ為給定的步長(zhǎng)， η為[－1,1]的隨機(jī)數(shù)

標(biāo)簽： Simulated Annealing 模擬退火算法模擬

上傳時(shí)間： 2014-01-02

上傳用戶：gengxiaochao
在本問(wèn)題的求解中

在本問(wèn)題的求解中，修橋和挖隧道是兩個(gè)相類似的求解過(guò)程，我們將求解過(guò)程分為兩個(gè)部分：第一、對(duì)河岸邊一固定點(diǎn) ，將橋修在處時(shí)，求解由起始點(diǎn) 到經(jīng)固定點(diǎn) 到居民點(diǎn) 的最短路線。第二、如何確定的位置，使得總路線的費(fèi)用最小。我們分別用了兩個(gè)模型來(lái)進(jìn)行這兩部分內(nèi)容的求解。模型一、針對(duì)坡度的限制，利用小區(qū)域內(nèi)的局部最優(yōu)來(lái)達(dá)到全局最優(yōu)。模型二、列出點(diǎn) 有一定的位移時(shí)，可以減少的費(fèi)用的函數(shù)方程，然后利用河岸附近等高線較緊密，公路不能沿偏離等高線方向前進(jìn)的特性，求出減少的費(fèi)用的條件極值，從而確定最佳修橋地點(diǎn) 。最后，我們利用模型一、二的原理對(duì)隧道部分的公路做了同樣的優(yōu)化設(shè)計(jì)，然后得出總的修路費(fèi)用估計(jì)為324萬(wàn)元，較合理。最后，我們對(duì)整個(gè)做法的誤差及合理性做了分析。

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上傳時(shí)間： 2015-04-10

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