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普適計(jì)算

Allegro SPB V15.2 版新增功能

15.2 已經(jīng)加入了有關(guān)貫孔及銲點(diǎn)的Z軸延遲計(jì)算功能. 先開啟 Setup - Constraints - Electrical constraint sets 下的 DRC 選項(xiàng). 點(diǎn)選 Electrical Constraints dialog box 下 Options 頁面勾選 Z-Axis delay欄.

標(biāo)簽： Allegro 15.2 SPB

上傳時(shí)間： 2013-11-12

上傳用戶：Late_Li
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (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
數(shù)值分析中的歐拉算法本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上

數(shù)值分析中的歐拉算法本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上，能夠在Matlab環(huán)境中運(yùn)行，給出了理論分析、程序清單以及計(jì)算結(jié)果。更重要的是，還有詳細(xì)的對算法的框圖說明。首先運(yùn)用Romberg積分方法對給出定積分進(jìn)行積分，然後對得到的結(jié)果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項(xiàng)式和Newton插值多項(xiàng)式，再運(yùn)用最小二乘法的思想求出擬合多項(xiàng)式，最後對這些不同類型多項(xiàng)式進(jìn)行比較，找出它們各自的優(yōu)劣。

標(biāo)簽： 數(shù)值分析分算法

上傳時(shí)間： 2013-12-18

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讀取SLA檔案

讀取SLA檔案，計(jì)算全球每月海潮趨勢。(以1992年10月至2002年8月為例)

標(biāo)簽： SLA

上傳時(shí)間： 2013-12-21

上傳用戶：helmos
類神經(jīng)網(wǎng)路

類神經(jīng)網(wǎng)路，MLP程式碼，可以計(jì)算多層架構(gòu)之類神經(jīng)網(wǎng)路運(yùn)算~C

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上傳時(shí)間： 2013-12-28

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灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼

灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼，可幫助計(jì)算一序列中的數(shù)據(jù)的權(quán)重，得以給予不同之相關(guān)性

標(biāo)簽： matlab

上傳時(shí)間： 2013-12-22

上傳用戶：源碼3
灰色理論下之最基本操作元

灰色理論下之最基本操作元，灰生成之matlab源碼，可很快計(jì)算出數(shù)據(jù)各階之生成結(jié)果

標(biāo)簽： 基本操作

上傳時(shí)間： 2013-12-01

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灰色理論之GM(!,1)模型

灰色理論之GM(!,1)模型，GM(1,1)的matlab源碼，可從生成一直計(jì)算到預(yù)測值

標(biāo)簽： GM 模型

上傳時(shí)間： 2015-10-27

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使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件通俗的說

使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件通俗的說，就是為保證數(shù)據(jù)的完整性，用一種指定的算法對原始數(shù)據(jù)計(jì)算出的一個(gè)校驗(yàn)值。接收方用同樣的算法計(jì)算一次校驗(yàn)值，如果和隨數(shù)據(jù)提供的校驗(yàn)值一樣，就說明數(shù)據(jù)是完整的。

標(biāo)簽： md5 算法

上傳時(shí)間： 2015-11-21

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小弟撰寫的類神經(jīng)pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashol

小弟撰寫的類神經(jīng)pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時(shí)注意時(shí)值不要過大,因?yàn)檫@牽涉inverse matrex的計(jì)算.

標(biāo)簽： eigenvalue eigenvetex threashol training

上傳時(shí)間： 2015-12-02

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