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冰點(diǎn)(diǎn)文庫(kù)(kù)

  • 一﹑指標(biāo)要求:. A: f5 b G A( d8 n   (1)設(shè)計(jì)一個(gè)4位十進(jìn)制的頻率計(jì)其測(cè)量范圍1Hz~9.999KHz;6 N3 G8 k( U- @ n* A   (2)記數(shù)過(guò)程結(jié)束

    一﹑指標(biāo)要求:. A: f5 b G A( d8 n   (1)設(shè)計(jì)一個(gè)4位十進(jìn)制的頻率計(jì)其測(cè)量范圍1Hz~9.999KHz;6 N3 G8 k( U- @ n* A   (2)記數(shù)過(guò)程結(jié)束后,保存并顯示結(jié)果;

    標(biāo)簽: 9.999 KHz f5 d8

    上傳時(shí)間: 2014-01-07

    上傳用戶:妄想演繹師

  • #include<stdio.h> void main(void) {int n,k,derivata,a[10],i printf("n=") scanf(" d",&n)

    #include<stdio.h> void main(void) {int n,k,derivata,a[10],i printf("n=") scanf(" d",&n) for(i=0 i<=n i++) { printf("a[ d]=",i) scanf(" d",&a[i]) } printf("k=") scanf(" d",&k) for(derivata=1 derivata<=k derivata++) { for(i=0 i<=n i++) a[i]=a[i]*(n-i) n-- for(i=0 i<=n i++) printf(" d ",a[i]) printf("\n") }}

    標(biāo)簽: void derivata include printf

    上傳時(shí)間: 2017-09-17

    上傳用戶:duoshen1989

  • 數(shù)據(jù)挖掘-聚類-K-means算法Java實(shí)現(xiàn)

    K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法,它使用質(zhì)心定義原型,質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值,通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-Means算法流程 step1:選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2:repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  例如下圖的樣本集,初始選擇是三個(gè)質(zhì)心比較集中,但是迭代3次之后,質(zhì)心趨于穩(wěn)定,并將樣本集分為3部分    我們對(duì)每一個(gè)步驟都進(jìn)行分析 step1:選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值,也就是說(shuō)K是手動(dòng)設(shè)置的,而不是像EM算法那樣自動(dòng)聚類成n個(gè)簇 其次,如何選擇初始質(zhì)心      最簡(jiǎn)單的方式無(wú)異于,隨機(jī)選取質(zhì)心了,然后多次運(yùn)行,取效果最好的那個(gè)結(jié)果。這個(gè)方法,簡(jiǎn)單但不見(jiàn)得有效,有很大的可能是得到局部最優(yōu)。      另一種復(fù)雜的方式是,隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心,然后計(jì)算離這個(gè)質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn),對(duì)于每個(gè)后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過(guò)的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式,可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的,并且是散開(kāi)的。 step2:repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心,形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  如何定義最近的概念,對(duì)于歐式空間中的點(diǎn),可以使用歐式空間,對(duì)于文檔可以用余弦相似性等等。對(duì)于給定的數(shù)據(jù),可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。

    標(biāo)簽: K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法

    上傳時(shí)間: 2018-11-27

    上傳用戶:1159474180

  • protel的安裝使用教程文本文檔

    protel的安裝使用教程文本文檔,有連接的下載地址,四個(gè)文件一起下\r\n

    標(biāo)簽: protel 安裝使用 教程 文檔

    上傳時(shí)間: 2013-09-13

    上傳用戶:ynwbosss

  • 《計(jì)算機(jī)算法基礎(chǔ)》關(guān)于選擇問(wèn)題算法:找第k小元素

    《計(jì)算機(jī)算法基礎(chǔ)》關(guān)于選擇問(wèn)題算法:找第k小元素,時(shí)間復(fù)雜度為O(n);

    標(biāo)簽: 算法 計(jì)算機(jī) 元素

    上傳時(shí)間: 2013-12-31

    上傳用戶:天涯

  • 詞法分析器:源程序的運(yùn)行方式: 運(yùn)行程序 輸入一個(gè)已存在的文本文檔的文件名。如:input.txt 如果要對(duì)整個(gè)程序進(jìn)行語(yǔ)法分析

    詞法分析器:源程序的運(yùn)行方式: 運(yùn)行程序 輸入一個(gè)已存在的文本文檔的文件名。如:input.txt 如果要對(duì)整個(gè)程序進(jìn)行語(yǔ)法分析,則按‘y’鍵,否則按‘n’鍵 如果要對(duì)程序進(jìn)行語(yǔ)法分析,則按‘y’鍵,否則按‘n’鍵 程序結(jié)束

    標(biāo)簽: input txt 分析器

    上傳時(shí)間: 2014-01-22

    上傳用戶:zhaiyanzhong

  • 實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個(gè)數(shù)K

    實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個(gè)數(shù)K,將n個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類中去,使得類內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。 缺點(diǎn):產(chǎn)生類的大小相差不會(huì)很大,對(duì)于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對(duì)象叫做mediod來(lái)代替上面的中心 的作用,這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類。步驟: 1,任意選取K個(gè)對(duì)象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環(huán)的: 2,將余下的對(duì)象分到各個(gè)類中去(根據(jù)與medoid最相近的原則); 3,對(duì)于每個(gè)類(Oi)中,順序選取一個(gè)Or,計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個(gè)Or來(lái)代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了,下面就再轉(zhuǎn)到2。 4,這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來(lái)。 這種算法對(duì)于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感,但計(jì)算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數(shù)據(jù)量。

    標(biāo)簽: K均值算法 聚類

    上傳時(shí)間: 2015-04-03

    上傳用戶:sardinescn

  • 此小程序?yàn)镹欄柵解密算法的一種

    此小程序?yàn)镹欄柵解密算法的一種,對(duì)某一N值加密過(guò)的密文進(jìn)行解密,此時(shí)只要確定N值即可解密。作者:萬(wàn)艷良 單位:武漢理工大學(xué)

    標(biāo)簽: 程序 解密 算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-03

    上傳用戶:coeus

  • 本程序用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問(wèn)題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來(lái)說(shuō):假設(shè)有N個(gè)獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對(duì)多數(shù)投票法,再假設(shè)每個(gè)子網(wǎng)以1-p的概率給出正

    本程序用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問(wèn)題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來(lái)說(shuō):假設(shè)有N個(gè)獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對(duì)多數(shù)投票法,再假設(shè)每個(gè)子網(wǎng)以1-p的概率給出正確結(jié)果,且網(wǎng)絡(luò)之間的錯(cuò)誤不相關(guān),則表決系統(tǒng)發(fā)生錯(cuò)誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當(dāng)p<1/2時(shí) Perr 隨N增大而單調(diào)遞減. 在工程化設(shè)計(jì)中,先設(shè)計(jì)并訓(xùn)練數(shù)目較多的子網(wǎng),然后從中選取少量最佳子網(wǎng)形成表決系統(tǒng),可以達(dá)到任意高的泛化能力。

    標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子網(wǎng) 程序 C語(yǔ)言

    上傳時(shí)間: 2015-05-03

    上傳用戶:kiklkook

  • 匯編程序和實(shí)驗(yàn)報(bào)告 1.輸入0-100之間的n值

    匯編程序和實(shí)驗(yàn)報(bào)告 1.輸入0-100之間的n值,計(jì)算Fibonacci數(shù),以十進(jìn)制數(shù)輸出。 2.從鍵盤(pán)輸入一行字符,以‘$’結(jié)束,查找輸入的字符串是否包含’computer’ 字符串,如果包含,計(jì)算包含’computer’字符串的個(gè)數(shù),并以十進(jìn)制輸出個(gè)數(shù)。 3.建立歌曲文檔,按演唱者排序,程序可接收查找的演唱者,并輸出其所有的歌曲。 4.建立圖書(shū)資料文檔,要求具有插入,更新,刪除,查詢等功能,使用菜單提示。

    標(biāo)簽: 100 匯編程序 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 輸入

    上傳時(shí)間: 2014-06-08

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