二: 普通計(jì)算器的設(shè)計(jì)說(shuō)明: 1 普通計(jì)算器的主要功能(普通計(jì)算與逆波蘭計(jì)算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運(yùn)算及帶括號(hào)的運(yùn)算 b各類三角與反三角運(yùn)算（可實(shí)現(xiàn)角度與弧度的切換） c邏輯運(yùn)算， d階乘與分解質(zhì)因數(shù)等 e各種復(fù)雜物理常數(shù)的記憶功能 f對(duì)運(yùn)算過(guò)程的中間變量及上一次運(yùn)算結(jié)果的儲(chǔ)存. G 定積分計(jì)算器（只要輸入表達(dá)式以及上下限就能將積分結(jié)果輸出） H 可編程計(jì)算器（只要輸入帶變量的表達(dá)式后，再輸入相應(yīng)的變量的值就能得到相應(yīng)的結(jié)果） I 二進(jìn)制及八進(jìn)制的計(jì)算器 j十六進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制的功能。 *k (附帶各種進(jìn)制間的轉(zhuǎn)化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
標(biāo)簽： 運(yùn)算 1.1 計(jì)算器 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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ERWIN絕好的數(shù)據(jù)庫(kù)建模工具,可以把數(shù)據(jù)模型導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)如sql server foxpro等這里是方法指南更多內(nèi)容可以去http://erwin.softwarechn.com/_script/showfull.asp?Board=method&Tabname=erwin
標(biāo)簽： softwarechn server foxpro script
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：c12228
AirFart監(jiān)聽(tīng) 802.11流量，并實(shí)時(shí)報(bào)告它所監(jiān)聽(tīng)到的所有無(wú)線設(shè)備的串行信號(hào)的強(qiáng)度，這些信息在一個(gè)基于GTK的GUI中顯示。AirFart需要安裝linux-wlan-ng項(xiàng)目。
標(biāo)簽： AirFart 802.11 監(jiān)聽(tīng) 流量
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：chens000
Lachesis an IRCRPG combat engine written in a combination of C and C++. The combat engine is being written for a specific RPG, but most of the project should be useful to IRCRPGs in general. It includes a native interface to the IRC protocol to allow it to act as an IRC bot, for such uses as dice rolling and acting as a remote-controlled client (RPG NPC perhaps).
標(biāo)簽： combat engine combination Lachesis
上傳時(shí)間： 2014-01-26
上傳用戶：firstbyte
agentpp.com的免費(fèi)的SNMP AGENT開(kāi)發(fā)包. 本開(kāi)發(fā)包來(lái)自 http://www.agentpp.com/ AGENT++ 版本v3.5.14 (包含VC7工程文件) AGENT++ Win32 版本v1.0 (包含VC7工程文件) SNMP++ 版本v3.2.9d (包含VC7工程文件)
標(biāo)簽： AGENT agentpp com SNMP
上傳時(shí)間： 2015-02-28
上傳用戶：wanqunsheng
/* *可以本機(jī)單打,本機(jī)雙打,聯(lián)機(jī)雙打 *用戶一的鍵盤控制為:up= key_up down= key_down left = key_left right = key_right * pause = key_space reset = key_r *用戶二的鍵盤控制為:up = w down = s left = a right = d * pause = 1 reset = 2 *@auther 張恩來(lái) *@e-mail:zhang_elai@cvicse.com *聯(lián)機(jī)雙打時(shí)，請(qǐng)先建立服務(wù)器端，然后建立客戶機(jī)端 **/
標(biāo)簽： key_right key_down key_left key_up
上傳時(shí)間： 2015-03-04
上傳用戶：大融融rr
—圖數(shù)據(jù)類型的實(shí)現(xiàn)——問(wèn)題描述：圖是一種較線性表和樹(shù)更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在圖形結(jié)構(gòu)中，結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系是任意的，任意兩個(gè)數(shù)據(jù)元素之間都可能相關(guān)，因此，圖的應(yīng)用非常廣泛，已滲入到諸如語(yǔ)言學(xué)‘邏輯學(xué)、物理、化學(xué)、電訊工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)及數(shù)學(xué)的其它分支中。因此，實(shí)現(xiàn)圖這種數(shù)據(jù)類型也尤為重要，在該練習(xí)中即要實(shí)現(xiàn)圖的抽象數(shù)據(jù)類型。基本要求：2、 定義出圖的ADT；3、 采用鄰接矩陣及鄰接表的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)（有向圖也可使用十字鏈表）實(shí)現(xiàn)以下操作：a. 構(gòu)造圖 b. 銷毀圖 c. 定位操作d. 訪問(wèn)圖中某個(gè)頂點(diǎn)的操作e. 給圖中某個(gè)頂點(diǎn)賦值的操作f. 找圖中某個(gè)頂點(diǎn)的第一個(gè)鄰接點(diǎn)g. 找出圖G中頂點(diǎn)v相對(duì)于w的下一個(gè)鄰接點(diǎn)h. 在圖G中添加新頂點(diǎn)vi. 刪除圖G中頂點(diǎn)vj. 在圖G中插入一條邊k. 在圖G中刪除一條邊l. 實(shí)現(xiàn)圖的深度遍歷操作m. 實(shí)現(xiàn)圖的廣度遍歷操作參考提示：具體內(nèi)容參看教科書(shū)本156頁(yè)實(shí)驗(yàn)要求：對(duì)于以上具體操作要求實(shí)現(xiàn)時(shí)有良好的用戶交互界面。詳細(xì)設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)類型 圖形 線性 樹(shù)
上傳時(shí)間： 2015-03-13
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最新的支持向量機(jī)工具箱，有了它會(huì)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(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
《態(tài)度決定一切：披露一切人生財(cái)富的心理根源》 ［美］羅曼·Ｖ·皮爾 著 這是一本極具價(jià)值的人生指南讀物，它能迅速提高你對(duì)生活的感知，并幫助你確立和提升自己的人生定位。充滿睿智、富于創(chuàng)意的格言能讓你以更加積極的態(tài)度去面對(duì)朋友、家人、工作和自己，并以感恩之心去面對(duì)生活的每一天。作者羅曼·W·皮爾是"積極成像"觀點(diǎn)的主要倡導(dǎo)者。此書(shū)曾在美國(guó)最暢銷書(shū)排行榜上整整待了十年時(shí)間，從此"態(tài)度決定一切！"成為表達(dá)積極思維力量的一句口頭禪傳遍了全世界。
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶：a3318966
Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒(méi)有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對(duì)各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶：JasonC
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