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一元多項式符號計算-含因式分解版不僅包含+,-,*,/,多項式求值,數值積微分,(內含多項式求根子程序),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.

一元多項式符號計算-含因式分解版不僅包含+,-,*,/,多項式求值,數值積微分,(內含多項式求根子程序),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.

標簽： 多項式分解單鏈表符號

上傳時間： 2014-01-08

上傳用戶：15071087253
輕松搞定XML.pdf 很基礎的一本XML入門書籍

輕松搞定XML.pdf 很基礎的一本XML入門書籍

標簽： XML 書籍

上傳時間： 2013-12-01

上傳用戶：葉山豪
通過實現數據綁定的功能

通過實現數據綁定的功能，實現產品入庫的管理

標簽： 數據綁定

上傳時間： 2014-12-01

上傳用戶：小草123
這是一個鍵盤輸入和綁定的程序

這是一個鍵盤輸入和綁定的程序，實現的編程語言是java。編程愛好者必下。

標簽： 鍵盤輸入程序

上傳時間： 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 y

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.

標簽： misspecified correlation serial return

上傳時間： 2015-06-16

上傳用戶：熊少鋒
embedded visual C++和基本的OpenGLES設定環境程式

embedded visual C++和基本的OpenGLES設定環境程式

標簽： embedded OpenGLES visual 程式

上傳時間： 2014-01-16

上傳用戶：wanqunsheng
破解完全入門篇。學習破解的人定要

破解完全入門篇。學習破解的人定要

標簽： 破解

上傳時間： 2013-12-14

上傳用戶：佳期如夢
　?　Java函數速查你能很快的查到你要的函數 DataBinding類代表數據源字段和組件屬性之間一個單獨的綁定。 package com.ms.wfc.data.ui

　?　Java函數速查你能很快的查到你要的函數 DataBinding類代表數據源字段和組件屬性之間一個單獨的綁定。 package com.ms.wfc.data.ui public class DataBinding implements IConstructable 說明 DataBinder控件使用該類來表示數據源中的每一個綁定。請參閱：《Microsoft Visual J++ 6.0 程序員指南》第18章“WFC中的數據綁定”。構造器 DataBinding.DataBinding 創建一個DataBinding對象。語法 public DataBinding () public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName ) public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName, IDataFormat format )

標簽： DataBinding package Java data

上傳時間： 2013-12-20

上傳用戶：TRIFCT
這是一個簡單的小工具,有點類似我們使用form方式設計時,使用behaver方式讓各個form作轉場特效一樣,不過這個工具是針對各個movie clip,相信對一些Art設計師有一定的幫助囉, 使

這是一個簡單的小工具,有點類似我們使用form方式設計時,使用behaver方式讓各個form作轉場特效一樣,不過這個工具是針對各個movie clip,相信對一些Art設計師有一定的幫助囉, 使用的是Transition manager方式完成,相信不久會有利用tween class方式的程式產生器吧..其實我還蠻需要的...因為help檔沒有,有時要參考指令,都要上網查一次

標簽： form behaver movie clip

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：hasan2015
HMM(Hidden Markov Model)

HMM(Hidden Markov Model)，狀態數目N=3，觀察符號數目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、和起始機率，求觀察序列出現的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率、和觀察序列，求一個狀態序列使得O出現的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率、和觀察序列，求新的A、B、，使得O出現的機率最大。

標簽： Hidden Markov Model HMM

上傳時間： 2014-08-28

上傳用戶：heart520beat