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干擾問(wèn)題

輸入人數

輸入人數，輸入將要分配的工作數目，輸入第i人干第j項工作的經費消耗，調用處理模塊BackTracking輸出最優分配方案。

標簽： 輸入

上傳時間： 2017-06-06

上傳用戶：yuchunhai1990
哈夫曼樹又稱最優二叉樹

哈夫曼樹又稱最優二叉樹，是一種帶權路徑長度最短的二叉樹。所謂樹的帶權路徑長度，就是樹中所有的葉結點的權值乘上其到根結點的路徑長度（若根結點為0層，葉結點到根結點的路徑長度為葉結點的層數）。樹的帶權路徑長度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N個權值Wi(i=1,2,...n)構成一棵有N個葉結點的二叉樹，相應的葉結點的路徑長度為Li(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹的WPL是最小的。

標簽： 樹二叉樹

上傳時間： 2017-06-09

上傳用戶：wang5829
這是我第一次畫的DXP圖

這是我第一次畫的DXP圖，我不大知道到底這張圖到底是干嘛的

標簽： DXP

上傳時間： 2013-12-05

上傳用戶：lz4v4
完整的敘述如何開發即時中文辨識軟體

完整的敘述如何開發即時中文辨識軟體，此為大學專題報告

標簽：

上傳時間： 2017-06-16

上傳用戶：頂得柱
51紅外線解碼9102的程序

51紅外線解碼9102的程序，高效簡單抗干，改一下可用于6122。

標簽： 9102 紅外線程序解碼

上傳時間： 2013-12-16

上傳用戶：zsjinju
matlab實現BP神經網絡

matlab實現BP神經網絡，源程序，受不了了，干嘛要20字呢

標簽： matlab BP神經網絡

上傳時間： 2017-07-26

上傳用戶：watch100
Snowwhite非常害怕的在森林里徘徊

Snowwhite非常害怕的在森林里徘徊，尋找出去的路。野獸在她身旁吼叫，卻沒有傷害她。她跑呀跑，翻過了七座山，跨過了七座橋，天黑時，她終于來到一間小房子前。于是她來到了七個小矮人的家里，他們聽了Snowwhite的故事后非常同情她，說：“如果你愿意為我們收拾房子、做飯、洗衣服、紡線、縫補衣裳，你可以留在這兒，我們會盡心照料你的。”Snowwhite很樂意地說：“我非常愿意。”這樣，七個小矮人每天到山里尋找金子和銀子，Snowwhite則呆在家里干些家務活。

標簽： Snowwhite

上傳時間： 2013-12-29

上傳用戶：dianxin61
C程式語pdf檔案

1 C 語語語言言言簡簡簡介介介 5 1.1 C 語言歷史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 程式語言分類 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 程式撰寫步驟 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2 vi 編編編輯輯輯器器器 9 2.1 vi 與 vim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 vi 的使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 vim 的額外功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.4 vi 實機練習題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3 程程程式式式開開開發發發環環環境境境 23 3.1 編譯器 gcc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2 撰寫第一支程式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

標簽： C程式語 pdf

上傳時間： 2015-03-16

上傳用戶：十字騎士
ELF文件查看

elf 文件格式分析各種講解 elf 文件格式一上來就是各種數據類型，看了半天卻不知道這些數據類型是干啥的，所以咱就先找個例子直接上手，這樣對 elf 文件格式有個具體而生動的了解。然后再去看那些手冊，就完全不懼了～。我們使用一個匯編程序 max.s 并對其進行編譯鏈接產生的兩個 elf 文件來對比分析 elf 文件。

標簽： ELF文件查看

上傳時間： 2015-06-20

上傳用戶：yws44
基于神經網絡的車削加工表面粗糙度智能預測

表面粗糙度是機械加工工藝中主要的技術參數，對零件質量和產品性能有著極為重要的影響。以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關系為對象，采用正交試驗方法，利用立方氮化硼刀具對冷作模具鋼 Cr12MoV 進行硬態干式車削試驗，測量得到選定參數條件下的加工表面粗糙度值，并應用人工智能神經網絡方法建立了加工表面粗糙度預測模型。結果表明，該預測模型具有很好的預測精度，其最大誤差不超過 5% 。模型可以對不同切削速度、進給量和切削深度參數組合下加工后的表面粗糙度進行預測，對干式硬車條件下的切削用量選擇和零件表面質量的控制具有重要指導意義。

標簽： 基于神經網絡的車削加工表面粗糙度智能預測

上傳時間： 2016-03-20

上傳用戶：happycats