運(yùn)動(dòng)會(huì)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì) 任務(wù)：參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校，學(xué)校編號(hào)為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目，和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號(hào)為男子1……m，女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)目取前五名或前三名積分；取前五名的積分分別為：7、5、3、2、1，前三名的積分分別為：5、3、2；哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。（m<=20,n<=20）
標(biāo)簽： 分?jǐn)?shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：WMC_geophy
銀行排隊(duì)的數(shù)學(xué)模型的實(shí)現(xiàn) 問(wèn)題： n銀行有n個(gè)窗口對(duì)外營(yíng)業(yè)，每個(gè)窗口一次只能接待一個(gè)客戶 n客戶的到達(dá)時(shí)間和處理業(yè)務(wù)的時(shí)間不同（可隨機(jī)產(chǎn)生） n利用鏈表隊(duì)列模擬總的處理過(guò)程和處理時(shí)間 n假設(shè) n不允許插隊(duì)，不同客戶的交接時(shí)間忽略不計(jì) 策略I: 策略 客戶先選擇無(wú)人窗口辦理 如果沒(méi)有，就選擇人數(shù)最少的窗口排隊(duì) 討論 人數(shù)最少未必能最快得到處理 如果客戶發(fā)現(xiàn)其他窗口的排隊(duì)人數(shù)少于本窗口認(rèn)輸，他是否排過(guò)去 策略II: 策略 客戶到達(dá)后取號(hào)等待 哪個(gè)窗口處理完畢，即處理下一個(gè)號(hào)的客戶 討論 某些客戶的等待時(shí)間會(huì)減少？ 總等待時(shí)間是否會(huì)減少？ 策略III: 策略 專門開(kāi)一個(gè)窗口處理大客戶 大客戶與其他客戶選號(hào)系統(tǒng)不一樣 大客戶的處理時(shí)間超過(guò)某個(gè)閥值 若大客戶窗口無(wú)客戶可暫時(shí)處理其他客戶 討論 哪些客戶的等待時(shí)間會(huì)減少？ 總等待時(shí)間是否會(huì)減少
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)模型 窗口
上傳時(shí)間： 2014-11-26
上傳用戶：qweqweqwe
直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路，集成H橋，可用于PWM控制電機(jī)轉(zhuǎn)速以及前進(jìn)和后退
標(biāo)簽： 直流電機(jī) 驅(qū)動(dòng)電路
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：change0329
可實(shí)現(xiàn)人工和自動(dòng)尋找路徑，人工控制時(shí)，對(duì) 輸入的按鍵進(jìn)行判斷，有效的鍵是W，S，A，D為方向鍵，Q為退出鍵計(jì)算機(jī)演示模式下，小人靠墻的左側(cè)一直走，進(jìn)行探險(xiǎn)，如果碰到死胡同，則返回，這樣可以一直走到出口，按容易鍵退出游戲
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：2404
給定一塊寬度為W的矩形板，矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi，寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問(wèn)如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小？ 里面附有詳細(xì)報(bào)告
上傳時(shí)間： 2016-05-07
上傳用戶：zhaoq123
實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹(shù)的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)信息，。建立哈夫曼樹(shù)。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹(shù)對(duì)明文文件進(jìn)行編碼，并存入目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹(shù)對(duì)目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）進(jìn)行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
有m´ n(m <=100,n <= 100)個(gè)金幣在桌面上排成一個(gè)m行n 列的金幣陣列。每一枚金 幣或正面朝上或背面朝上。用數(shù)字表示金幣狀態(tài)，0表示金幣正面朝上，1 表示背面朝上。 金幣陣列游戲的規(guī)則是： （1）每次可將任一行金幣翻過(guò)來(lái)放在原來(lái)的位置上； （2）每次可任選2 列，交換這2 列金幣的位置。 編程任務(wù)： 給定金幣陣列的初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)，編程計(jì)算按金幣游戲規(guī)則，將金幣陣列從初始狀 態(tài)變換到目標(biāo)狀態(tài)所需的最少變換次數(shù)。
上傳時(shí)間： 2014-12-08
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基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù)，并重點(diǎn)探討了 目 前比 較受歡迎的三種開(kāi)源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結(jié)構(gòu)、 特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)。 根據(jù)J ZE E的分層結(jié)構(gòu)，結(jié)合We b應(yīng)用 的特點(diǎn)， 將三種框架進(jìn)行組合設(shè)計(jì)， 即表現(xiàn)層用S t r ut s框架、 業(yè)務(wù)邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架，從而來(lái)構(gòu)建物流信息系統(tǒng)。這種整合框架使各 層相對(duì)獨(dú)立， 減少各層之間的禍合程度，同時(shí)加快了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程，增強(qiáng)了系 統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，初步達(dá)到了分布式物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)。 經(jīng)過(guò)以上分析，結(jié)合物流系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)現(xiàn)。最后，系統(tǒng) 運(yùn)用先進(jìn)的A ja x技術(shù)來(lái)增強(qiáng)Ui層與服務(wù)器的異步通信能力， 使用戶體驗(yàn)到動(dòng)態(tài) 且響應(yīng)靈 敏的桌 面級(jí)w e b應(yīng)用程序。 通過(guò)江聯(lián)公司的試運(yùn)行結(jié)果，系統(tǒng)達(dá)到了 渝瞇。 并 且 對(duì) 江 聯(lián) 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實(shí) 施 計(jì) 劃 。
上傳時(shí)間： 2016-06-01
上傳用戶：ynsnjs
約瑟夫問(wèn)題的兩種解法 設(shè)有n個(gè)人圍坐在一個(gè)圓桌周圍，先從第s個(gè)人開(kāi)始報(bào)數(shù)，數(shù)到第m個(gè)人出列，然后從出列的下一個(gè)人重新開(kāi)始報(bào)數(shù)，數(shù)到第m個(gè)人又出列……如此重復(fù)，直到所有的人出列為止。本程序分別用鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)（循環(huán)鏈表）和順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)（數(shù)組）解決約瑟夫問(wèn)題，可供初學(xué)者辨別這兩種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的異同 用戶輸入：n,s,m（逗號(hào)隔開(kāi)） 輸出：出列順序表
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上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：yzhl1988
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時(shí)間： 2013-12-03
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