在一個N×N的國際象棋棋盤上放置N（1 £ N £ 12）個皇后,使其不能互相攻擊，即任意兩個皇后都不能處于同一行、同一列或同一斜線上，問所有正確的擺法。
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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根據(jù)滲流阻力法求取油井產(chǎn)量，在界面上能修改相關(guān)參數(shù)并求出各排油井平均單井產(chǎn)量。
標(biāo)簽： 阻力
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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高斯消去法適用于求解低階線性方程和方程組，它先逐次消去變量，將方程組化成同解的上三角形方程組，然后按方程相反順序求解上三角方程組，得到原方程組的解
上傳時(shí)間： 2017-07-08
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適用于銀行票據(jù)手寫數(shù)字串切分的滴水算法 摘要:在連通域提取與屬性判別的基礎(chǔ)上,得到不固定長度的粘連字串,利用波形分析的方法對字串個數(shù)進(jìn)行判 斷,用具有指導(dǎo)信息的改進(jìn)滴水切分算法解決了覆蓋、粘連等非約束不確定位數(shù)的手寫數(shù)字串切分問題.該切分算 法在實(shí)際的銀行票據(jù)自動識別系統(tǒng)中取得了實(shí)用化的效果. 關(guān) 鍵 詞: 票據(jù)識別 數(shù)字切分 字串個數(shù)判斷
上傳時(shí)間： 2017-07-14
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語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上，研究兩種基于模型 的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗(yàn)概率(MAp)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不論采用哪種自適應(yīng)都能使識別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性，但收斂性較差， 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。 文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中，初始模型參數(shù)的先驗(yàn)知識對自適 應(yīng)效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應(yīng)效果的影響。文 章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果，從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算 法等效性進(jìn)行討論，并給出了統(tǒng)一的算法框架。
上傳時(shí)間： 2014-01-09
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利用實(shí)驗(yàn)板上的最右邊的LED數(shù)碼管做顯示，利用中斷法編寫定時(shí)程序，控制單片機(jī)定時(shí)器進(jìn)行定時(shí)，所定時(shí)間為1S。
標(biāo)簽： LED 實(shí)驗(yàn)板 數(shù)碼管
上傳時(shí)間： 2017-07-22
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用logistics法擬合數(shù)據(jù)，并達(dá)到預(yù)測的作用，數(shù)據(jù)文件未上傳
標(biāo)簽： logistics 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2017-07-22
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一款類似百度知道系統(tǒng)的問題解答系統(tǒng)，問題頁面自動生成靜態(tài)網(wǎng)頁- M( ]- `+ X0 x 系統(tǒng)特色： + O$ U8 n- [ z# {/ E本系統(tǒng)結(jié)合了仿百度知道程序和仿新浪愛問程序的共同優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)更加合理 6 X) H8 a5 t9 h& D6 e8 S9 p2 P 問題頁面實(shí)時(shí)生成靜態(tài)頁面，減少系統(tǒng)開銷，更利于搜索引擎的收錄 ! f5 U& N3 J+ B7 I" S完美使用系統(tǒng)緩存，減少數(shù)據(jù)庫讀取次數(shù) b T |, g1 v9 \" E* Z 完善的后臺管理功能 # u5 C: I- c$ P6 P( H9 S2 w支持問題的附件上傳 . U! K+ k ~) o 對搜索引擎的優(yōu)化：支持Keywords和Description頁面頭部標(biāo)簽的自定義 6 ^! h: m- U4 p( z# X支持 JS 代碼的問題調(diào)用 t8 E5 ]) b3 M8 x* z提供與動網(wǎng)、oblog、動易實(shí)現(xiàn)用戶整合的標(biāo)準(zhǔn)接口 ) {4 \ ` ]1 g1 F8 u
標(biāo)簽： 百度
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基于非負(fù)矩陣分解（NMF）的人臉特征提取算法，NMF基本思想是找到一個線性子空間W，使的構(gòu)成子空間的基本圖像的像素點(diǎn)都是正值，而且人臉圖像在子空間上的投影系數(shù)也是正數(shù)
標(biāo)簽： NMF 非負(fù)矩陣分解 人臉 特征提取
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由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。輸入文件第1 行有2個正整數(shù)n和m（1<=n,m<=100）， 表示倉庫是n×m個格子的矩形陣列。接下來有n行，每行有m個字符，表示格子的狀態(tài)。 S 表示格子上放了不可移動的沉重貨物； w 表示格子空閑； M 表示倉庫管理員的初始位置； P 表示箱子的初始位置； K 表示箱子的目標(biāo)位置。
上傳時(shí)間： 2017-08-05
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