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函數(shù)

WEBGAME 機(jī)器人大戰(zhàn)EBS(無(wú)盡的戰(zhàn)爭(zhēng)) 架設(shè)方法 WIN2K系列主機(jī)

WEBGAME 機(jī)器人大戰(zhàn)EBS(無(wú)盡的戰(zhàn)爭(zhēng)) 架設(shè)方法 WIN2K系列主機(jī) ，最簡(jiǎn)單的方法就是設(shè)置一個(gè)虛擬目錄其它就稍微改改 config.cgi的設(shè)置，還有餓ebs_sub 1 2 3.cgi的圖片地址就基本好了 WIN2K沒(méi)有虛擬目錄的話(huà)就除了要做上面的那些以外還要打開(kāi)所有文件，搜索類(lèi)似這樣的 require config.cgi 　都改成絕對(duì)路徑就行了 UNIX LINUX FREEBSD 系列的話(huà),就要設(shè)置屬性了 ebs目錄所有CGI文件設(shè)置成 755 所有DAT文件設(shè)置成 777 logmiulerebeb 目錄也就是數(shù)據(jù)目錄，這個(gè)要設(shè)置成 777 裏面所有文件也是 777 當(dāng)然，你可以修改這個(gè)目錄，最好修改成其他目錄，然後把config.cgi的數(shù)據(jù)庫(kù)目錄改改就可以了, 然後就是改 config.cgi的一些設(shè)置，還要改 ebs_sub 1 2 3.cgi的圖片地址了,最後就是，UNIX LINUX系列的大小寫(xiě)都分的很清楚，這個(gè)版本我懶得整理，所以有的是答謝，有的是小寫(xiě)，自己改改吧.　

標(biāo)簽： WEBGAME WIN2K EBS 機(jī)器人

上傳時(shí)間： 2014-01-10

上傳用戶(hù)：tuilp1a
SQL基礎(chǔ) 使用SQL從表中取記錄使用ISQL執(zhí)行SELECT查詢(xún) 操作多個(gè)表排序查詢(xún)結(jié)果取出互不相同的記錄創(chuàng)建新表使用SQL事務(wù)管理器創(chuàng)建索引 SQL核心語(yǔ)句集合函

SQL基礎(chǔ) 使用SQL從表中取記錄使用ISQL執(zhí)行SELECT查詢(xún) 操作多個(gè)表排序查詢(xún)結(jié)果取出互不相同的記錄創(chuàng)建新表使用SQL事務(wù)管理器創(chuàng)建索引 SQL核心語(yǔ)句集合函數(shù) 其它常用的SQL表達(dá)式，函數(shù)，和過(guò)程

標(biāo)簽： SQL SELECT ISQL 記錄

上傳時(shí)間： 2013-12-31

上傳用戶(hù)：kytqcool
改進(jìn)遺傳算法－郭濤算法做最優(yōu)化問(wèn)題很管用,算法的基本思想是先任意產(chǎn)生n個(gè)隨機(jī)數(shù)

改進(jìn)遺傳算法－郭濤算法做最優(yōu)化問(wèn)題很管用,算法的基本思想是先任意產(chǎn)生n個(gè)隨機(jī)數(shù)，然后從n個(gè)數(shù)里隨機(jī)選擇m個(gè)數(shù)，再有這m個(gè) 數(shù)合成一個(gè)新數(shù)，將這個(gè)新數(shù)同n個(gè)數(shù)中間適應(yīng)值函數(shù)值的最差的比較，如果好的話(huà)就取代最差的那個(gè)，如果它比最好的還要好的話(huà)，則把最好的也取代。如果比最差的壞，則重新合成一個(gè)新數(shù)。依次循環(huán)下去。程序的奇妙之處是GA_crossover()函數(shù)，產(chǎn)生的新數(shù)確實(shí)比較好，看看那位大俠能改進(jìn)一下，產(chǎn)生比這跟好的數(shù)。

標(biāo)簽： 算法郭濤算法隨機(jī)數(shù)

上傳時(shí)間： 2015-04-10

上傳用戶(hù)：thuyenvinh
ADC的源程式

ADC的源程式，把51的正負(fù)極接至ADC，再將ADC.asm檔compile後，ACD便會(huì)產(chǎn)生將類(lèi)比轉(zhuǎn)成數(shù)位訊號(hào)的效果

標(biāo)簽： ADC 程式

上傳時(shí)間： 2013-12-31

上傳用戶(hù)：569342831
模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

標(biāo)簽： 模擬退火算法

上傳時(shí)間： 2015-04-24

上傳用戶(hù)：R50974
模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

標(biāo)簽： 模擬退火算法

上傳時(shí)間： 2015-04-24

上傳用戶(hù)：ryb
模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理

模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。

標(biāo)簽： 模擬退火算法

上傳時(shí)間： 2014-12-19

上傳用戶(hù)：TRIFCT
7種插值算法的c++代碼實(shí)現(xiàn)

7種插值算法的c++代碼實(shí)現(xiàn)，1 拉格朗日插值(POLINT) 2 有理函數(shù)插值(RATINT) 3 三次樣條插值(SPLINE(二階導(dǎo)數(shù)值)->SPLINT(函數(shù)值)) 4 有序表的檢索法(LOCATE(二分法), HUNT(關(guān)聯(lián)法)) 5 插值多項(xiàng)式(POLCOE(n2), POLCOF(n3)) 6 二元拉格朗日插值(POLIN2) 7 雙三次樣條插值(SPLIE2)

標(biāo)簽： 插值代碼算法

上傳時(shí)間： 2015-05-09

上傳用戶(hù)：yph853211
5種函數(shù)逼近的c++代碼

5種函數(shù)逼近的c++代碼， 1 級(jí)數(shù)求和(EULSUM) 2 多項(xiàng)式和有理函數(shù)(DDPOLY(函數(shù)值), POLDIV(兩個(gè)多項(xiàng)式的商及余)) 3 切比雪夫逼近(CHEBFT->CHEBEV) 4 積分和導(dǎo)數(shù)的切比雪夫逼近(CHINT(不定積分), CHDER(導(dǎo)函數(shù))) 5 用切比雪夫逼近求函數(shù)的多項(xiàng)式逼近(CHEBPC, PCSHFT)

標(biāo)簽： 函數(shù) 代碼

上傳時(shí)間： 2013-12-15

上傳用戶(hù)：水口鴻勝電器
提供一個(gè)人工免疫算法源程序

提供一個(gè)人工免疫算法源程序，其算法過(guò)程包括： 1.設(shè)置各參數(shù) 2.隨機(jī)產(chǎn)生初始群體——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障類(lèi)型編碼，每一行為一種！code(1,:)，正常；code(2,:)，50％；code(3,:)，150％。實(shí)際故障測(cè)得數(shù)據(jù)編碼，這里Unnoralcode,188％ 4.開(kāi)始迭代（M次）： 1）計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值：歐氏距離[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2）計(jì)算群體中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn)itvalue=calfitvalue(objvalue) 3）選擇newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％變異newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％ 5.求出群體中適應(yīng)值最大的個(gè)體及其適應(yīng)值 6.迭代停止判斷。

標(biāo)簽： 人工免疫算法源程序

上傳時(shí)間： 2014-01-01

上傳用戶(hù)：trepb001

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