檔案傳輸協定(FTP)為目前相當普遍與廣泛使用之網路 應用。然而在傳統檔案傳輸協定之設計下，資料 傳輸透過Out-of-Band(OOB)之機制，意即透過控制頻道(control channel)傳輸指令 ，而實際資料 傳輸則另外透過特定之通訊埠以及TCP連 線，進行 傳送。如此一來 可確保資料 傳輸之可靠與穩定性，但另一方面則會造成傳輸率 (throughput)效能低落 。因此，在本計劃中，我們透過使用SCTP協定並利 用多重串 流 (multi-stream)機制，達到以In-Band機制達成Out-of-Band傳輸之相同效果。在本研究之最後亦透過於開放原始碼系統實作並實際量 測，証
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：2467478207
計算科學引論的一些算法和課件，包含基因算法和人工神經網絡
上傳時間： 2017-09-09
上傳用戶：lgnf
流形學習算法LTSA的線性化方法，在基因分類聚類中得到了應用，可以將新樣本線性地投射到低維空間。
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：ddddddos
文件中規劃進行多系統的整合應用，包含了～～～ 微型雷達偵測系統 熱感紅外線攝影機 可見光紅外線攝影機 無線網路傳輸應用 後端警報管理平臺
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：戴斗笠的神秘人
Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合，基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」（peer review，可參考維基百科）、開放原始碼的函式庫，而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發的，同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內容也非常地多元，根據官方的分類，大致上可以分為下面這二十類： 字串和文字處理（String and text processing） 容器（Containers） Iterators 演算法（Algorithms） Function objects and higher-order programming 泛型（Generic Programming） Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數學與數字（Math and numerics） 正確性與測試（Correctness and testing） 資料結構（Data structures） 影像處理（Image processing） 輸入、輸出（Input/Output） Inter-language support 記憶體（Memory） 語法分析（Parsing） 程式介面（Programming Interfaces） 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類，又都包含了一個或多個函式庫，可以說是功能相當豐富。
上傳時間： 2015-05-15
上傳用戶：fangfeng
遺傳算法為群體優化算法，也就是從多個初始解開始進行優化，每個解稱為一個染色體，各染色體之間通過競爭、合作、單獨變異，不斷進化。 優化時先要將實際問題轉換到遺傳空間，就是把實際問題的解用染色體表示，稱為編碼，反過程為解碼，因為優化后要進行評價，所以要返回問題空間，故要進行解碼。SGA采用二進制編碼，染色體就是二進制位串，每一位可稱為一個基因；解碼時應注意將染色體解碼到問題可行域內。 遺傳算法模擬“適者生存，優勝劣汰”的進化機制，染色體適應生存環境的能力用適應度函數衡量。對于優化問題，適應度函數由目標函數變換而來。一般遺傳算法求解最大值問題，如果是最小值問題，則通過取倒數或者加負號處理。SGA要求適應度函數>0，對于<0的問題，要通過加一個足夠大的正數來解決。這樣，適應度函數值大的染色體生存能力強。 遺傳算法有三個進化算子：選擇（復制）、交叉和變異。 SGA中，選擇采用輪盤賭方法，也就是將染色體分布在一個圓盤上，每個染色體占據一定的扇形區域，扇形區域的面積大小和染色體的適應度大小成正比。如果輪盤中心裝一個可以轉動的指針的話，旋轉指針，指針停下來時會指向某一個區域，則該區域對應的染色體被選中。顯然適應度高的染色體由于所占的扇形區域大，因此被選中的幾率高，可能被選中多次，而適應度低的可能一次也選不中，從而被淘汰。算法實現時采用隨機數方法，先將每個染色體的適應度除以所有染色體適應度的和，再累加，使他們根據適應度的大小分布于0-1之間，適應度大的占的區域大，然后隨機生成一個0-1之間的隨機數，隨機數落到哪個區域，對應的染色體就被選中。重復操作，選出群體規模規定數目的染色體。這個操作就是“優勝劣汰，適者生存”，但沒有產生新個體。 交叉模擬有性繁殖，由兩個染色體共同作用產生后代，SGA采用單點交叉。由于SGA為二進制編碼，所以染色體為二進制位串，隨機生成一個小于位串長度的隨機整數，交換兩個染色體該點后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來的個體，并且還要根據選擇概率來確定是否進行交叉（生成0-1之間隨機數，看隨機數是否小于規定的交叉概率），否則直接進入變異操作。這個操作是產生新個體的主要方法，不過基因都來自父輩個體。 變異采用位點變異，對于二進制位串，0變為1，1變為0就是變異。采用概率確定變異位，對每一位生成一個0-1之間的隨機數，看是否小于規定的變異概率，小于的變異，否則保持原狀。這個操作能夠使個體不同于父輩而具有自己獨立的特征基因，主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認為生物由低級到高級進化，后代比前一代強，但實際操作中可能有退化現象，所以采用最佳個體保留法，也就是曾經出現的最好個體，一定要保證生存下來，使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型，一種是把出現的最優個體單獨保存，最后輸出，不影響原來的進化過程；一種是將最優個體保存入子群，也進行選擇、交叉、變異，這樣能充分利用模式，但也可能導致過早收斂。 由于是基本遺傳算法，所以優化能力一般，解決簡單問題尚可，高維、復雜問題就需要進行改進了。 下面為代碼。函數最大值為3905.9262，此時兩個參數均為-2.0480，有時會出現局部極值，此時一個參數為-2.0480，一個為2.0480。算法中變異概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最優模式保留，結果會更豐富些，也就是算法最后不一定收斂于極值點，當然局部收斂現象也會有所減少，但最終尋得的解不一定是本次執行中曾找到過的最好解。
標簽： 遺傳算法
上傳時間： 2015-06-04
上傳用戶：芃溱溱123
演算法評估 用空間和時間評估演算法效能 時間複雜度(Time Complexity) 空間複雜度(Space Complexity) 效能評估 效能分析(Performance Analysis)：事前評估 效能評估(Performance Measurement)：效能量測 評估時均假設處理的資料量為n到無窮大
標簽： 演算
上傳時間： 2015-06-13
上傳用戶：18007270712
理想的放大器 目前，廠商在線性IC研發上都有重大的突破。使IC型運算放大器的特性和理想相當接近。尤其在低頻操作下，OP Amp電路的工作情形實在太像一個理想放大器，幾乎與理論的推測完全相符。→理想的放大器該具備什麼特性？
標簽： 算放大器原理
上傳時間： 2016-07-16
上傳用戶：WALTER
敘述1870～1937年間中國企業的變革。作者希望從歷史中找到答案：當今中國企業家的成長基因及精神素質是怎么形成的？它是三十年的產物，還是應該放在一個更為悠長的歷史寬度中進行審視？在三十年乃至百年的中國進步史上，企業家階層到底扮演了一個怎樣的角色？ 從曾國藩、李鴻章、盛宣懷、鄭觀應，到張謇、榮家兄弟、孔宋家族，尋找中國商業進步的血脈基因。 作者從一個特殊角度記錄中國企業的發展歷史，既有文獻價值，又有生動故事…
標簽： 小說
上傳時間： 2016-11-17
上傳用戶：adam0117
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上傳時間： 2019-07-20
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