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同軸環(huán)(huán)

最優(yōu)分解：將正整數(shù)n分解為若干互不相同的自然數(shù)的和

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給出了由(2 ,1 ,N) 系列卷積碼作為母碼產(chǎn)生的punctured 卷積碼的編碼及其Viterbi 譯碼的軟件實現(xiàn)方法,從而為各種不同碼率的卷積碼的編、譯碼給出了一種通用的實現(xiàn)方法,并且為多級

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從N多幅圖里裁減同一個區(qū)域用envi編寫IDL程序做批處理

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算法實現(xiàn)題2-9 排列的字典序問題 « 問題描述： n個元素{1,2, , n }有n!個不同的排列。將這n!個排列按字典序排列

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合并排序算法是用分治策略實現(xiàn)對n個元素進(jìn)行排序的算法。其基本思想是：將待排序的元素分成大小大致相同的2個子集合

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設(shè)有n種不同面值a1, a2,…, an的郵票

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1、以不同的視角觀察球面和圓柱面所圍區(qū)域。2、畫出s(t)=cos(2/3πf0t)的曲線及其付氏變換的曲線.設(shè):f0=1KHz,時域分辨率 dt=0.01ms, 采樣點數(shù) N=2k, k>

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問題描述設(shè)有n種不同面值的硬幣

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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

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