一個根據(jù)熱敏電阻的電阻值計算出AD轉(zhuǎn)換值的程序(源碼) 采用列表控件,可同時計算出0到159度的電阻值所對應(yīng)的AD值,AD轉(zhuǎn)換精度8到12位 計算結(jié)果可保存可打開(文檔操作)
上傳時間: 2016-04-15
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Delphi/BCB 各種版本都支持的Excel 讀寫控件.一成功應(yīng)用在N個項目中 .
上傳時間: 2016-05-06
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SEG Y 數(shù)據(jù)交換格式SEG Y rev 0 自1975 年推 出以來在地球物理界得到了廣泛的應(yīng)用$并引發(fā)了 一系列的革新# 隨著三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及高速 度% 大容量記錄媒體的應(yīng)用$SEG Y rev 0 已經(jīng)不能 滿足現(xiàn)階段數(shù)據(jù)采集% 處理及存儲的需求$ 因此$ SEG 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會! the SEG Technical Standards Committee " 推出了新的格式標(biāo)準(zhǔn)&&&SEGYrev 1.0#
標(biāo)簽: SEG 1975 rev 數(shù)據(jù)交換格式
上傳時間: 2014-02-05
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一個可控溫度報警裝置的源碼,用DS18B20采集溫度,用4個按鍵設(shè)置溫度的上下限并存在EEPROM中,按鍵可實現(xiàn)單擊和長按,且時間精確,也是一個不錯的鍵盤程序.4個數(shù)碼管顯示溫度,4個數(shù)碼管用來設(shè)定.
上傳時間: 2013-12-08
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單片機多通道溫度采集測控系統(tǒng)分析與設(shè)計單片機、ADC0809、AD590、軟件系統(tǒng)、硬件系統(tǒng)
上傳時間: 2014-06-15
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有限期作業(yè)安排問題”描述如下:有n個任務(wù)J1,J2,...,Jn,每個任務(wù)Ji都有一個完成期限di,若任務(wù)Ji在它的期限di內(nèi)完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設(shè)完成每一個任務(wù)所需時間均為一個單位時間).這個問題適合用貪心算法來解決,貪心算法的出發(fā)點是每一次都選擇利潤大的任務(wù)來完成以期得到最多的收益 但是對于本問題由于每一個任務(wù)都有一個完成的期限,因此在任務(wù)安排過程中除了考慮利潤Ci外,還要考慮期限di.
上傳時間: 2016-06-27
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽: 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間: 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽: 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間: 2013-12-19
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工控中用得著的數(shù)據(jù)采集時用的異步定時器, 實現(xiàn)多任務(wù)處理
標(biāo)簽: 工控 定時器 多任務(wù)處理 數(shù)據(jù)采集
上傳時間: 2014-09-03
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k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 Matlab 源代碼,以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
上傳時間: 2014-01-21
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