遙控接收,VFD顯示,SANYO收音程序
上傳時(shí)間： 2014-01-09
上傳用戶：ruixue198909
利用JAVA的encryption和decipher這二個(gè)方法來(lái)進(jìn)行字串的加解密!
標(biāo)簽： encryption decipher JAVA 加解密
上傳時(shí)間： 2015-06-20
上傳用戶：牧羊人8920
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來(lái)求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來(lái)達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項(xiàng)式作為近似函數(shù)，除了多項(xiàng)式之外，指數(shù)、對(duì)數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計(jì)算原理，請(qǐng)參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶：SimonQQ
? Java函數(shù)速查 你能很快的查到你要的函數(shù) DataBinding類 代表數(shù)據(jù)源字段和組件屬性之間一個(gè)單獨(dú)的綁定。 package com.ms.wfc.data.ui public class DataBinding implements IConstructable 說(shuō)明 DataBinder控件使用該類來(lái)表示數(shù)據(jù)源中的每一個(gè)綁定。 請(qǐng)參閱：《Microsoft Visual J++ 6.0 程序員指南》第18章“WFC中的數(shù)據(jù)綁定”。 構(gòu)造器 DataBinding.DataBinding 創(chuàng)建一個(gè)DataBinding對(duì)象。 語(yǔ)法 public DataBinding () public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName ) public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName, IDataFormat format )
標(biāo)簽： DataBinding package Java data
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：TRIFCT
8個(gè)字的點(diǎn)陣顯示，可以向左移動(dòng)，有非常簡(jiǎn)便的算法！
標(biāo)簽： 點(diǎn)陣顯示
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：bcjtao
超寬頻(UWB)無(wú)線脈衝通訊之射頻 RFIC 收發(fā)機(jī)及天線系統(tǒng)的研究製作
標(biāo)簽： RFIC UWB 無(wú)線 系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：541657925
一個(gè)增加數(shù)據(jù)庫(kù)字段的例子，db數(shù)據(jù)庫(kù)格式，有興趣地可以實(shí)施
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)庫(kù) 字段
上傳時(shí)間： 2015-06-29
上傳用戶：iswlkje
本源程序使用C51控制的PLL(SANYO LC72131)收音,可以通過HT1621驅(qū)動(dòng)LCD顯示,有完整的按鍵控制程序模塊,能通過KEY進(jìn)行各種功能操作,整個(gè)程序采用模塊化設(shè)計(jì),移植方便,可以初學(xué)者參考使用.(之前的那個(gè)也是我上載的,怎么就沒開通?)
標(biāo)簽： 72131 SANYO 1621 C51
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：kristycreasy
從TureType字檔提取出字體並解碼出LCM點(diǎn)陣字碼的範(fàn)例.
上傳時(shí)間： 2015-06-30
上傳用戶：hphh
HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號(hào)數(shù)目M=2，時(shí)間長(zhǎng)度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、和起始機(jī)率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機(jī)率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求一個(gè)狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
上傳時(shí)間： 2014-08-28
上傳用戶：heart520beat
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