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概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

  • ASP.NET構建的思威線上CRM客戶關係管理系統

    ASP.NET構建的思威線上CRM客戶關係管理系統

    標簽： ASP NET CRM 系統

    上傳時間： 2015-04-16

    上傳用戶：sevenbestfei

  • 家具行業的成本核算報價系統,主要征對家個產品的結構展開進行材料成本及人工制造費用統計,加上可調節的利潤設定,將其成本核算出來,同時將報價單作出來

    家具行業的成本核算報價系統,主要征對家個產品的結構展開進行材料成本及人工制造費用統計,加上可調節的利潤設定,將其成本核算出來,同時將報價單作出來

    標簽： 家 成本核算 人工 制造

    上傳時間： 2014-01-21

    上傳用戶：songnanhua

  • 將IDE硬盤與44B0相接

    將IDE硬盤與44B0相接，接著把此IDE3.C放入KERNEL一起編譯完成後，開啟便能抓到此硬盤

    標簽： 44B0 IDE

    上傳時間： 2014-09-09

    上傳用戶：ruixue198909

  • 2個關于概率統計的C程序

    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！

    標簽： 概率統計 C程序

    上傳時間： 2015-04-17

    上傳用戶：colinal

  • 并用編程實現兩種LCD 驅動方式的基本原 理和方法；1．用總線方式直接驅動帶有驅動模塊的LCD。 2．用ARM 內置的LCD 控制器來驅動LCD。

    并用編程實現兩種LCD 驅動方式的基本原 理和方法；1．用總線方式直接驅動帶有驅動模塊的LCD。 2．用ARM 內置的LCD 控制器來驅動LCD。

    標簽： LCD ARM 編程實現 總線

    上傳時間： 2015-04-18

    上傳用戶：myworkpost

  • UNIX下SH的實現源碼

    UNIX下SH的實現源碼，c語言實現，可以方便的將SH移植到其他平臺

    標簽： UNIX 源碼

    上傳時間： 2015-04-23

    上傳用戶：yxgi5

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    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

    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

    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

  • 此程式可輸入二個整數

    此程式可輸入二個整數，並以歐幾里得演算法求其最大公因數(GCD)

    標簽： 程式

    上傳時間： 2015-04-25

    上傳用戶：ryb

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