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一元多項(xiàng)式符號(hào)計(jì)算-含因式分解版 不僅包含+,-,*,/,多項(xiàng)式求值,數(shù)值積微分,(內(nèi)含多項(xiàng)式求根子程序),定與不定積分,還有因式分解(求根法). 用單鏈表.輸入格式按提示.
標(biāo)簽： 多項(xiàng)式 分解 單鏈表 符號(hào)
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：15071087253
輕松搞定XML.pdf 很基礎(chǔ)的一本XML入門書籍
上傳時(shí)間： 2013-12-01
上傳用戶：葉山豪
通過實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綁定的功能，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品入庫的管理
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)綁定
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶：小草123
這是一個(gè)鍵盤輸入和綁定的程序，實(shí)現(xiàn)的編程語言是java。編程愛好者必下。
上傳時(shí)間： 2015-06-16
上傳用戶：dancnc
亞定方程組求解：If serial correlation is found, you may have misspecified your model and should return to your theory for a better representation of the data generating process. This possibility is quite likely and should be taken seriously.
標(biāo)簽： misspecified correlation serial return
上傳時(shí)間： 2015-06-16
上傳用戶：熊少鋒
embedded visual C++和基本的OpenGLES設(shè)定環(huán)境程式
標(biāo)簽： embedded OpenGLES visual 程式
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：wanqunsheng
破解完全入門篇。學(xué)習(xí)破解的人定要
標(biāo)簽： 破解
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：佳期如夢(mèng)
? Java函數(shù)速查 你能很快的查到你要的函數(shù) DataBinding類 代表數(shù)據(jù)源字段和組件屬性之間一個(gè)單獨(dú)的綁定。 package com.ms.wfc.data.ui public class DataBinding implements IConstructable 說明 DataBinder控件使用該類來表示數(shù)據(jù)源中的每一個(gè)綁定。 請(qǐng)參閱：《Microsoft Visual J++ 6.0 程序員指南》第18章“WFC中的數(shù)據(jù)綁定”。 構(gòu)造器 DataBinding.DataBinding 創(chuàng)建一個(gè)DataBinding對(duì)象。 語法 public DataBinding () public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName ) public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName, IDataFormat format )
標(biāo)簽： DataBinding package Java data
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：TRIFCT
這是一個(gè)簡(jiǎn)單的小工具,有點(diǎn)類似我們使用form方式設(shè)計(jì)時(shí),使用behaver方式讓各個(gè)form作轉(zhuǎn)場(chǎng)特效一樣,不過這個(gè)工具是針對(duì)各個(gè)movie clip,相信對(duì)一些Art設(shè)計(jì)師有一定的幫助囉, 使用的是Transition manager方式完成,相信不久會(huì)有利用tween class方式的程式產(chǎn)生器吧..其實(shí)我還蠻需要的...因?yàn)閔elp檔沒有,有時(shí)要參考指令,都要上網(wǎng)查一次
標(biāo)簽： form behaver movie clip
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：hasan2015
HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號(hào)數(shù)目M=2，時(shí)間長(zhǎng)度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、和起始機(jī)率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機(jī)率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求一個(gè)狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
上傳時(shí)間： 2014-08-28
上傳用戶：heart520beat
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