三星TDTC9251 DVB-T TUNER DRIVER.請實際測試搜臺效果好。
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：xjz632
slickeditv10.0linuxcrackz.w.t.zip SlickEdit v10.0 for linux 注冊機 在國內網站上找了N天都沒找到，在國外一家網站找到。雖然不是源代碼，但是SlickEdit是Linux下最好用的30多種編程IDE。這個是注冊機安裝文件在百度裡找吧
標簽： 10.0 linuxcrackz slickeditv SlickEdit
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：大融融rr
LZW算法基于轉換串表(字典)T,將輸入字符串映射成定長(通常為12位)的碼字
上傳時間： 2015-04-16
上傳用戶：fnhhs
ASP.NET構建的思威線上CRM客戶關係管理系統
上傳時間： 2015-04-16
上傳用戶：sevenbestfei
2個關于概率統計的C程序，以及示例，來自《C語言數值常用程序》，所以程序均經過本人測試可以正常使用！
上傳時間： 2015-04-17
上傳用戶：colinal
本程序是用c++實現的多功能文本編輯器，它除了可以實現一般文本的編輯功能，還增加了保存文檔a(save), 轉為大寫m(large),改為小寫k(small),復制段j(copy),中英文轉換t(language)等功能
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：wuyuying
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
In case you haven t realized it, building computer systems is hard. As the complexity of the system gets greater, the task of building the software gets exponentially harder. As in any profession, we can progress only by learning, both from our mistakes and from our successes. This book represents some of this learning written in a form that I hope will help you to learn these lessons quicker than I did, or to communicate to others more effectively than I did before I boiled these patterns down.
標簽： complexity the building computer
上傳時間： 2015-04-25
上傳用戶：tyler
