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敏感

一個(gè)糾錯(cuò)編碼源代碼,用c寫(xiě)的

一個(gè)糾錯(cuò)編碼源代碼,用c寫(xiě)的，在某些對(duì)錯(cuò)誤比較敏感的地方可以有很大作用.

標(biāo)簽： 糾錯(cuò)編碼源代碼

上傳時(shí)間： 2014-01-08

上傳用戶：youmo81
一個(gè)糾錯(cuò)編碼源代碼,用c寫(xiě)的

一個(gè)糾錯(cuò)編碼源代碼,用c寫(xiě)的，在某些對(duì)錯(cuò)誤比較敏感的地方可以有很大作用.

標(biāo)簽： 糾錯(cuò)編碼源代碼

上傳時(shí)間： 2015-03-26

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一個(gè)糾錯(cuò)編碼源代碼,用c寫(xiě)的

一個(gè)糾錯(cuò)編碼源代碼,用c寫(xiě)的，在某些對(duì)錯(cuò)誤比較敏感的地方可以有很大作用.

標(biāo)簽： 糾錯(cuò)編碼源代碼

上傳時(shí)間： 2015-03-26

上傳用戶：ljt101007
實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)K均值算法： K均值算法：給定類(lèi)的個(gè)數(shù)K

實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)K均值算法： K均值算法：給定類(lèi)的個(gè)數(shù)K，將n個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類(lèi)中去，使得類(lèi)內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大，而類(lèi)之間的相似性最小。缺點(diǎn)：產(chǎn)生類(lèi)的大小相差不會(huì)很大，對(duì)于臟數(shù)據(jù)很敏感。改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對(duì)象叫做mediod來(lái)代替上面的中心的作用，這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類(lèi)。步驟： 1，任意選取K個(gè)對(duì)象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。以下是循環(huán)的： 2，將余下的對(duì)象分到各個(gè)類(lèi)中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對(duì)于每個(gè)類(lèi)（Oi）中，順序選取一個(gè)Or，計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個(gè)Or來(lái)代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來(lái)。這種算法對(duì)于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計(jì)算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。

標(biāo)簽： K均值算法聚類(lèi)

上傳時(shí)間： 2015-04-03

上傳用戶：sardinescn
程序主要功能如下: 1,可實(shí)現(xiàn)多域名的二級(jí)域名申請(qǐng),添加多個(gè)域名 2,可限制各域名的注冊(cè)數(shù) 3,可對(duì)域名進(jìn)行排序 3,可限制用戶多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)可注冊(cè)一次 4,可設(shè)置是否彈出廣告條,以及

程序主要功能如下: 1,可實(shí)現(xiàn)多域名的二級(jí)域名申請(qǐng),添加多個(gè)域名 2,可限制各域名的注冊(cè)數(shù) 3,可對(duì)域名進(jìn)行排序 3,可限制用戶多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)可注冊(cè)一次 4,可設(shè)置是否彈出廣告條,以及廣告窗口的大小. 5,可設(shè)置系統(tǒng)保留帳號(hào),以及需屏蔽的敏感字符 6,用戶可選擇是否隱藏真實(shí)的URL 7,完整的后臺(tái)管理,可對(duì)用戶資料進(jìn)行查詢修改 8,可對(duì)用戶進(jìn)行鎖定 9,用戶密碼使用MD5加密,使數(shù)據(jù)更安全 10,可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),如注冊(cè)用戶和訪問(wèn)量總和 11,可實(shí)現(xiàn)對(duì)國(guó)際域名的URL轉(zhuǎn)發(fā) 12,可設(shè)定某用戶是否彈出廣告窗口

標(biāo)簽： 程序二級(jí) 排序用戶

上傳時(shí)間： 2013-12-24

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此程序使用的集成環(huán)境為T(mén)I公司的CCS。程序的平臺(tái)是使用合眾達(dá)的VPMDM642 c_fusejiance是用DSP進(jìn)行膚色檢測(cè)。人體的皮膚顏色是人體的一個(gè)重要特征

此程序使用的集成環(huán)境為T(mén)I公司的CCS。程序的平臺(tái)是使用合眾達(dá)的VPMDM642 c_fusejiance是用DSP進(jìn)行膚色檢測(cè)。人體的皮膚顏色是人體的一個(gè)重要特征，膚色檢測(cè)被廣泛的應(yīng)用于人臉跟蹤、人臉檢測(cè)、手語(yǔ)識(shí)別、敏感圖像過(guò)濾等領(lǐng)域中.

標(biāo)簽： c_fusejiance VPMDM CCS 642

上傳時(shí)間： 2013-12-16

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檔案管理系統(tǒng)使用說(shuō)明 0.超越VB的界面

檔案管理系統(tǒng)使用說(shuō)明 0.超越VB的界面，全新感覺(jué) 1.本系統(tǒng)大部分采用Windows系統(tǒng)核心，所有操作方便、快捷 2.適用于Windows95/98/2000/WinNT系統(tǒng) 3.系統(tǒng)可以擴(kuò)充到文件管理 4.為了更好地管理好檔案，將正確分類(lèi) 5.新的檔案添加或修改時(shí)，可以掛接掃描儀 6.權(quán)限控制，增加了敏感信息的存儲(chǔ)

標(biāo)簽： 管理系統(tǒng) 使用說(shuō)明

上傳時(shí)間： 2013-12-26

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《三十六計(jì)》是一部奇書(shū)

《三十六計(jì)》是一部奇書(shū)，是一部“謀略”大全。然而，這本書(shū)以文言寫(xiě)成，今天的讀者一般很難理解，也就很難把這些計(jì)謀用在實(shí)際生活中。《商戰(zhàn)三十六計(jì)》正是在介紹了《三十六計(jì)》原文的基礎(chǔ)上，教你如何把它們運(yùn)用于復(fù)雜多變的商戰(zhàn)之中? ⑶蟻蚰閭峁┝艘桓齦鼉罹椎納壇≌嚼? 商場(chǎng)就是戰(zhàn)場(chǎng)，買(mǎi)賣(mài)就是用兵。戰(zhàn)場(chǎng)上硝煙彌漫，鮮血迸濺；商場(chǎng)上爾虞我詐，明爭(zhēng)暗斗。你想踏入商海，做個(gè)時(shí)代的弄潮兒?jiǎn)幔磕阆肷馀d隆、財(cái)源廣進(jìn)嗎？那么，你就要將自己培養(yǎng)成敏感、聰慧、成熟的善用計(jì)謀的“孫子”和“諸葛亮”式的人物。當(dāng)今社會(huì)商品如潮，發(fā)財(cái)機(jī)會(huì)普遍存在，有實(shí)力的能夠日進(jìn)斗金，沒(méi)資金的亦能白手起家。同樣的環(huán)境，就看你怎樣施展自己的本領(lǐng)。《商戰(zhàn)三十六計(jì)》不但能使你在商場(chǎng)上深謀遠(yuǎn)慮，進(jìn)退自如，見(jiàn)風(fēng)使舵，抓住一個(gè)個(gè)商機(jī)，還能使你掌握現(xiàn)代經(jīng)營(yíng)管理技能，成為21世紀(jì)的富豪。

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上傳時(shí)間： 2015-06-15

上傳用戶：小儒尼尼奧
這是關(guān)于最有控制和魯棒控制幾乎最好的書(shū)

這是關(guān)于最有控制和魯棒控制幾乎最好的書(shū)，內(nèi)容自包含，非常經(jīng)典。本書(shū)闡述了當(dāng)代魯棒與最優(yōu)控制的主要和基本的內(nèi)容，其中包含了作者對(duì)該理論作出的重要貢獻(xiàn)。全書(shū)共為二十一章。第一章為緒論；第二章是閱讀本書(shū)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第三章為線性系統(tǒng)理論基礎(chǔ)；第四章定義了信號(hào)的范數(shù)以及穩(wěn)定系統(tǒng)的輸入——輸出增益；第五章論述了反饋結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和性能特征；第六章引入了Bode敏感積分關(guān)系和Poisson積分公式在多變量時(shí)的形式；第七章討論了用平衡截?cái)喾▽?duì)線性多變量系統(tǒng)進(jìn)行降階；第八章研究Hankel范數(shù)近似及其在范數(shù)模型降階中的應(yīng)用；第九章采用小增益定理對(duì)不同模型假設(shè)下的系統(tǒng)推導(dǎo)魯棒穩(wěn)定性檢驗(yàn)；第十章引入線性分式變換（LFT）；第十一章研究了有多個(gè)不確定性源的系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性及性能。

標(biāo)簽： 控制魯棒控制

上傳時(shí)間： 2014-01-01

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LVQ算法( Learning Vector Quantization

LVQ算法( Learning Vector Quantization，學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò))是一種基于模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的方法，本實(shí)驗(yàn)要實(shí)現(xiàn)的是對(duì)LVQ改進(jìn)的聚類(lèi)方法——MLVQ（閆德勤等人提出）。該方法克服了LVQ算法對(duì)初值敏感的問(wèn)題和廣義學(xué)習(xí)矢量量化(GLVQ)網(wǎng)絡(luò)算法性能不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。(附文章)

標(biāo)簽： Quantization Learning Vector LVQ

上傳時(shí)間： 2015-08-31

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