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機(jī)械加工

  • 一個簡單的數值計算程序所使用的數據是一些實數或整數

    一個簡單的數值計算程序所使用的數據是一些實數或整數，一個編譯程序使用和加工的數據是源程序，而一個能修改自身的計算機程序使用和加工的數據（對象）就是自身。

    標簽： 數值計算 程序 數據 整數

    上傳時間： 2015-03-16

    上傳用戶：kytqcool

  • 動感的山水展示

    動感的山水展示，最好全屏觀看。一個很不錯的flash，可以在此基礎上進行再加工。

    標簽：

    上傳時間： 2013-11-25

    上傳用戶：愛死愛死

  • 詞法分析程序

    詞法分析程序，可對以下的C源程序進行分析：main() {int a[12] ,sum for(i=1 i<=12 i++) {for(j=1 j<=12 j++)scanf("%d",&a[i][j]) } for(i=12 i>=1 i--){ for(j=12 j>=1 j--){ if(i==j&&i+j==13)sum+=a[i][j] } } printf("%c",sum) }

    標簽： 分 程序

    上傳時間： 2013-12-26

    上傳用戶：skhlm

  • 系統資源(r1…rm),共有m類

    系統資源(r1…rm),共有m類，每類數目為r1…rm。隨機產生進程Pi(id,s(j,k)，t),0

    標簽： rm 資源

    上傳時間： 2014-01-27

    上傳用戶：天誠24

  • 經典c程序100例==1--10 【程序1】 題目：有1、2、3、4個數字

    經典c程序100例==1--10 【程序1】 題目：有1、2、3、4個數字，能組成多少個互不相同且無重復數字的三位數？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、個位的數字都是1、2、3、4。組成所有的排列后再去 　　　　　　掉不滿足條件的排列。 2.程序源代碼： main() { int i,j,k printf("\n") for(i=1 i<5 i++)　　　?。?以下為三重循環*/ 　for(j=1 j<5 j++)　 　　for (k=1 k<5 k++) 　　　{ 　　　　if (i!=k&&i!=j&&j!=k) 　　　/*確保i、j、k三位互不相同*/ 　　　　printf("%d,%d,%d\n",i,j,k) 　　　}

    標簽： 100 程序 10 數字

    上傳時間： 2014-01-07

    上傳用戶：lizhizheng88

  • ADT串的實現:主要包括以下操作：§ copy(s1,s2)把串s1復制到s2 § concat(s,s1,s2)連接S1,S2

    ADT串的實現:主要包括以下操作：§ copy(s1,s2)把串s1復制到s2 § concat(s,s1,s2)連接S1,S2，結果放在S中 § delete(s,i,j)將串s中從第i個字符開始的連續j個字符刪除，如果i+j>s.len則一直刪除到串尾 § insert(s,s1,i)將串S1插入串S的第i個字符后

    標簽： concat copy ADT 操作

    上傳時間： 2013-12-11

    上傳用戶：奇奇奔奔

  • 別人的程序

    別人的程序，經過自己加工處理，供大家參考

    標簽： 程序

    上傳時間： 2015-03-26

    上傳用戶：ANRAN

  • 此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法

    此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法，了解消除文法左遞規在語法分析中的作用 內含 設計算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: （1）把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行 （2）FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則； 消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END （3）化簡由（2）所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的 產生規則。

    標簽： 編譯原理 實驗報告 算法

    上傳時間： 2015-03-29

    上傳用戶：極客

  • 誤差分析的方法有多種

    誤差分析的方法有多種，例如，威點遜（J. H. Wilkison）針對的計算機的浮點運算提出的“向后誤差分析”，這是一種先驗估計誤差的方法，較以往的“向前誤差分析”在矩陣運算的舍入誤差估計上有較好的結果，以而使矩陣的誤差分析獲得了突破性的進展，使不少用向前誤差分析難于判定可靠性的數值方法獲得新的進展。

    標簽： 誤差分析

    上傳時間： 2013-12-09

    上傳用戶：FreeSky

  • 調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combinin

    調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP，三維數組，(i,j,k)為第k個樣本的DP矩陣 targets 為 0 1 2

    標簽： combining_predicts Confusion_matrix train_predicts train_targets

    上傳時間： 2015-04-04

    上傳用戶：it男一枚

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