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利用RTOS機制實現機械系統中的質量，阻尼等...也可利用鍵盤輸入m，k，c，來改變sin波的位移量
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：13517191407
這是利用RTOS去實現機械系統，這是方波的
上傳時間： 2014-08-13
上傳用戶：leixinzhuo
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標簽： datianxia rLlOB mysql http
上傳時間： 2015-03-03
上傳用戶：gxmm
H.263 文檔 DRAFT ITU-T Recommendation H.263 VIDEO CODING FOR LOW BITRATE COMMUNICATION
標簽： Recommendation COMMUNICATION 263 BITRATE
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：cursor
樸素貝葉斯分類器（Navie Bayesian Classifier）識別鼠標輸入的字母A～J
標簽： Classifier Bayesian Navie 貝葉斯
上傳時間： 2015-03-08
上傳用戶：chfanjiang
這個軟件可以對輸入的象素矩陣進行識別。是根據《Neural Network Design》（Martin T. Hagan等）中的關于有監督的Heb學習編寫的。使用JBuilder開發的界面，使用JCreator開發的核心。
標簽： T. JBuilder Network Neural
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：zhangyi99104144
人事考勤管理系統源代碼
標簽： 系統
上傳時間： 2015-03-10
上傳用戶：aix008
j讀寫模塊的源程序范例,能實現非接觸IC卡的所有功能.
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：lvzhr
最新的支持向量機工具箱，有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
仿真1：首先把網絡溫度參數T固定在100，按工作規則共進行1000次狀態更新,把這1000次狀態轉移中網絡中的各個狀態出現的次數Si（i＝1，2，…，16）記錄下來 按下式計算各個狀態出現的實際頻率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同時按照Bo1tzmann分布計算網絡各個狀態出現概率的理論值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：實施降溫方案，重新計算 采用快速降溫方案：T（t）= T0/（1+t） T從1000降到0.01，按工作規則更新網絡狀態 當T=0.01時結束降溫，再讓T保持在0.01進行1000次狀態轉移，比較兩種概率
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：獨孤求源
