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回調(diào)函數(shù)

  • 用Doolittle方法求解此方程組； 1．先由U[1][i]=a[1][i] 求的U的第一行

    用Doolittle方法求解此方程組； 1．先由U[1][i]=a[1][i] 求的U的第一行，在根據L[i][1]=a[i][1]/U[1][1] 求的L的第一列；2..然后根據公式求得U，L其他的值； 3 回帶求解得到X

    標簽： Doolittle 方程

    上傳時間： 2013-12-10

    上傳用戶：洛木卓

  • ADC的源程式

    ADC的源程式，把51的正負極接至ADC，再將ADC.asm檔compile後，ACD便會產生將類比轉成數位訊號的效果

    標簽： ADC 程式

    上傳時間： 2013-12-31

    上傳用戶：569342831

  • 此源碼定義了一個操縱excel的類

    此源碼定義了一個操縱excel的類，該類實現了創建和刪除excel表格，插入或刪除表格中的一行或一列，上傳表格，回滾操作等功能。

    標簽： excel 源碼 定義

    上傳時間： 2015-04-19

    上傳用戶：qb1993225

  • jdbc存取oracle blog大數據例子。一剪梅.十一年一回首 雨亦奇 同學風華正茂

    jdbc存取oracle blog大數據例子。一剪梅.十一年一回首 雨亦奇 同學風華正茂，氣沖斗牛，勢倒山皋。時光如箭恨難回，今日發奮，勢圖明朝。 學宜精心練宜早，博采深思，熟能生巧。幾時刻苦今猶記，長夜孤燈，心頭閃耀。

    標簽： oracle jdbc blog 存取

    上傳時間： 2014-01-02

    上傳用戶：清風冷雨

  • 程序說明: 1.程序采用網上介紹的方法實現最基本的P2P方式通訊.模擬實現即時消息互發. 2.P2P通訊說明: 1).網關類型是在理想狀態下.即非對稱型NAT. 2).同在一個內網的兩個C

    程序說明: 1.程序采用網上介紹的方法實現最基本的P2P方式通訊.模擬實現即時消息互發. 2.P2P通訊說明: 1).網關類型是在理想狀態下.即非對稱型NAT. 2).同在一個內網的兩個CLIENT端通訊時,如果網關NAT不支持環回,將會失敗. 文件目錄說明: tQServer:程序服務端,請將其放在公網上運行. tQClient:程序客戶端,可以在不同的內網中運行登錄連接到服務端. Common:公共協議文件夾 本程序只是實現簡單的P2P互發消息.完成的比較粗糙,更多功能歡迎朋友們更新完善

    標簽： P2P NAT 程序 通訊

    上傳時間： 2015-04-22

    上傳用戶：氣溫達上千萬的

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽： 模擬退火算法

    上傳時間： 2015-04-24

    上傳用戶：R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽： 模擬退火算法

    上傳時間： 2015-04-24

    上傳用戶：ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽： 模擬退火算法

    上傳時間： 2014-12-19

    上傳用戶：TRIFCT

  • 拼音輸入法杳詢函數: unsigned char code * py_ime(unsigned char input_py_val[]) input_py_val為已輸入的拼音碼字符串頭指針

    拼音輸入法杳詢函數: unsigned char code * py_ime(unsigned char input_py_val[]) input_py_val為已輸入的拼音碼字符串頭指針， 反回值為中文的起始地址，當為0時，杳詢失敗

    標簽： input_py_val unsigned char py_ime

    上傳時間： 2013-12-25

    上傳用戶：ljmwh2000

  • 我第一次上傳

    我第一次上傳，水平有限，望大家多指教，這里先發5個，以后回陸續上傳

    標簽：

    上傳時間： 2013-12-11

    上傳用戶：gut1234567

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