此文獻主要講述了平面多邊形的三角剖分，在數(shù)據(jù)場可視化應用廣泛！
標簽： 分
上傳時間： 2015-10-09
上傳用戶：lijianyu172
本系統(tǒng)內(nèi)置的測評模塊可以根據(jù)學生的學習成績以及往日的綜合表現(xiàn)對學生的綜合素質(zhì)分進行自動評分操作，免除了教師手工計算核對的繁瑣事情。品行誠信電子檔案系統(tǒng)已經(jīng)做到了模板化，可以根據(jù)貴校對大學生品行誠信電子檔案與綜合素質(zhì)測評的要求制作相應的模板，充分符合各大院校對電子檔案的需求。系統(tǒng)采用先進的ASP.net 2.0 + SQL Server 2000/2005為開發(fā)環(huán)境和運行環(huán)境，充分利用ASP.net 2.0和SQL Server的強大的功能和性能，并且在系統(tǒng)中采用了先進的Ajax技術，在數(shù)據(jù)導入上做到Ajax無刷技術，支持導入上的斷點續(xù)傳功能。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：hj_18
本書分為上篇、中篇和下篇三個部分，上篇為Windows CE結(jié)構(gòu)分析，中篇為Windows CE情景分析，下篇為實驗手冊。每一篇又劃分為若 干章。上篇包含有引言，Windows CE體系結(jié)構(gòu)，處理 器排程，儲存管理 ，檔案系統(tǒng)和設備管理 等六 章。中篇包含有系統(tǒng)初始化，處理 器排程過程，分頁處理 ，檔案處理 和驅(qū)動器載入等五章。下篇包含有Windows CE應用程式開發(fā)，Windows CE系統(tǒng)開發(fā)，評測與總結(jié)以及實習等四章。 上篇的重點在於分析Windows CE kernel的結(jié)構(gòu)以及工作原理 。這個部分是掌握Windows CE作業(yè)系統(tǒng)的基礎。 中篇重點在於分析Windows CE kernel的實際運行 過程。如果說 上篇是從靜態(tài)的角度 分析Windows CE kernel，那麼中篇則是試圖從動態(tài)的角度 給讀 者一個有關Windows CE kernel的描述。希望讀 者能夠通過對中篇的閱讀 理 解，在頭腦中形成有關Windows CE kernel的多方位的運作情景。 下篇著重於有關Windows CE的應用。對理 論 的掌握最終要應用到實務中。
標簽： 分
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：FreeSky
分班系統(tǒng) 分班是教學管理中一個重要的環(huán)節(jié)。如何分班才算平衡？相信很多人都想過這個問題，按總分高低排的方法只分得各班的總平均分基本平衡，但受偶然因素影響一些科目班之間平衡性很差，而學校評價教師教學成績卻以科目班的平衡性評價為主。 因此，我們都希望最好能分得每個科目各班都基本平衡，處理這個問題用手工根本難于做到，只有借助計算機的強大數(shù)據(jù)處理能力，我們才可能解決這個難題，下面示例數(shù)據(jù)就是最有力的說明，要觀看示例效果請按下紅色的[開始分班]鍵。即使你不用平衡各科分班，本軟件也是一個又快又好地輔助分班的好助手。多謝使用本免費軟件，并提出寶貴意見。
標簽： 分 環(huán)節(jié)
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：linlin
C針對模式識別問題H描述了支持向量機的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機方法H用于降低訓練時間和減少計算復雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD., 分類法I一次性求解等多類別分類方法@最后給 出了污水生化處理過程運行狀態(tài)監(jiān)控的多類別分類實例@作為結(jié)構(gòu)風險最小化準則的具體實現(xiàn)H支持向量機具有 全局最優(yōu)性和較好的泛化能力
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：Ants
地形圖點狀虛線的自動矢量化研究與實現(xiàn).是一篇很不錯的畢業(yè)論文，里面詳細介紹了如何識別點狀線，并分了很多類。
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：wlcaption
javabean分頁程序，適合初學jsp的朋友 1、數(shù)據(jù)庫表中有GoodsType表 2、新建TypeList.jsp頁面 3、新建GoodsType的實體類 4、新建GoodsTypeDAO的操作類 5、在BusinessDelegate類中注冊相應的方法 6、在TypeList.jsp頁面中調(diào)用方法查詢所有的類型 并且查詢出的所有類型在做成鏈接時都要使用URL重寫 7、寫一個Index.jsp頁面，將GoodsList.jsp頁面和TypeList.jsp頁面放入框架集 8、在GoodsList.jsp頁面中，將JavaBean初始化的時候，要設置查詢語句
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：yangbo69
執(zhí)行步驟1: 執(zhí)行EX1126程式進入學生考試系統(tǒng) 權限描述: 使用者查詢:於”姓名”中輸入”Arno”,於”學號”中輸入”good”,再按下”使用者查詢” 即可查詢. 修改使用者:於”姓名”中輸入”GUEST”,於”學號”中輸入”0000”,再按下” 修改使用者即可修改: 功能描述: 使用者開始考試,於”姓名”中輸入自己的姓名,於”學號”中輸入學號,再按下” 考試去”即可: 開始考試,同時系統(tǒng)紀錄考生狀態(tài)為”1”. 使用者考試,完成後按下”結(jié)算成績”,同時系統(tǒng)顯示紀錄考生該科分數(shù),同時清除考生登入狀態(tài),使其無法重覆考試,老師並可查詢考生成績.
上傳時間： 2016-07-31
上傳用戶：chens000
為歌手投票：1、檢測出最高分和最低分，然后求出平均分 2、計算各個評委的打分與平均分的差的絕對值，絕對值大的為“差評委”，小的為“好評委”。 在求出最大值和最小值時還要捕獲數(shù)組b的下標，即得到評委的序號
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：Shaikh
（1）Msls分三步對系統(tǒng)和噪聲模型進行辨識，采用脈沖序列作為輔助系統(tǒng)模型，用 計算輸出數(shù)據(jù) ；用原輸出數(shù)據(jù) 計算 ，用遞推最小二乘方法分別對系統(tǒng)參數(shù)和模型參數(shù)進行估計。 （2）M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長度為700，wnoise2.dat的長度為1000。Msls6.c為N=600的程序，Msls8.c為N=800的程序。 （3）程序運行后，生成的兩個h文件為產(chǎn)生的脈沖響應函數(shù)。Msls6.dat為msls6.c的參數(shù)估計結(jié)果，msls8.dat為msls8.c的參數(shù)辨識結(jié)果。分別如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，采用msls辨識方法估計精度要比els法的估計精度差一些。尤其是噪聲參數(shù)c2的估計誤差不在1％以內(nèi)。這是由于msls法計算上較為簡便，計算上的簡化就帶來了估計精度上的誤差。由N=600和N=800相比較，可以看出當N增大時，誤差有所減小。理論上當N趨于無窮時， 。
上傳時間： 2016-10-19
上傳用戶：戀天使569
