本章介紹L i n u x內(nèi)核是如何維護(hù)它支持的文件系統(tǒng)中的文件的.
標(biāo)簽： 內(nèi)核 文件系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-12-04
上傳用戶：xmsmh
—圖數(shù)據(jù)類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(xiāo)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(lèi)型 圖形 線性 樹(shù)
上傳時(shí)間： 2015-03-13
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徹底清除“I Love You”病毒并介紹了病毒的原理及特征。Cool
上傳時(shí)間： 2015-03-14
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包括Pheromones Algorythm、Memory Algorythm和Hill Climbing Algorythm I，II，III在內(nèi)的多個(gè)人工智能算法的實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： Algorythm Pheromones Climbing Memory
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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32 k eeprom c51 源程序 調(diào)試通過(guò)
上傳時(shí)間： 2015-03-15
上傳用戶：zhangjinzj
本專欄將通過(guò)案例分析、知識(shí)介紹、專家點(diǎn)評(píng)等形式，對(duì)IT渠道在方案服務(wù)過(guò)程中，所涉及的管理知識(shí)、服務(wù)規(guī)范和操作技巧等相關(guān)知識(shí)進(jìn)行介紹，希望能夠?yàn)榍榔髽I(yè)的轉(zhuǎn)型和發(fā)展提供有益的借鑒。
上傳時(shí)間： 2015-03-15
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程序存儲(chǔ)問(wèn)題:設(shè)有n 個(gè)程序{1,2,…, n }要存放在長(zhǎng)度為L(zhǎng)的磁帶上。程序i存放在磁帶上的長(zhǎng)度是Li ，1≤i≤n 程序存儲(chǔ)問(wèn)題要求確定這n 個(gè)程序在磁帶上的一個(gè)存儲(chǔ)方案，使得能夠在磁帶上存儲(chǔ)盡可能多的程序。 編程任務(wù)： 對(duì)于給定的n個(gè)程序存放在磁帶上的長(zhǎng)度，編程計(jì)算磁帶上最多可以存儲(chǔ)的程序數(shù)。 數(shù)據(jù)輸入：由文件input.txt給出輸入數(shù)據(jù)。第一行是正整數(shù)n，表示文件個(gè)數(shù)。接下來(lái)的1 行中，有n 個(gè)正整數(shù)，表示程序存放在磁帶上的長(zhǎng)度。 結(jié)果輸出: input.txt output.txt 6 50 5 2 3 13 8 80 20
標(biāo)簽： 程序 磁帶 長(zhǎng)度 程序存儲(chǔ)
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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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
動(dòng)態(tài)聚類(lèi)k-means演算 將輸入在程式中的數(shù)據(jù)資料 給予適當(dāng)?shù)姆秩?/p>
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶：離殤
通過(guò)Tmysql來(lái)訪問(wèn)MSQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用案例.
標(biāo)簽： Tmysql Server MSQL 訪問(wèn)
上傳時(shí)間： 2015-03-16
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