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無(wú)線監(jiān)(jiān)控

  • cut.c 給定一塊寬度為W的矩形板

    cut.c 給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小?

    標(biāo)簽: cut 矩形

    上傳時(shí)間: 2015-12-23

    上傳用戶:lunshaomo

  • 給定一塊寬度為W的矩形板

    給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。本算法解決如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小.

    標(biāo)簽: 矩形

    上傳時(shí)間: 2013-12-29

    上傳用戶:維子哥哥

  • 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據(jù)給定的n個(gè)權(quán)值{W1

    數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據(jù)給定的n個(gè)權(quán)值{W1,W2… ,Wn }構(gòu)成 n棵二叉樹的集合F={T1,T2…,T n },其中每棵二叉樹T中只有一個(gè)帶權(quán)為W i的根結(jié)點(diǎn),其左右子樹均空;b)在F中選取兩棵根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值最小的樹作為左右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹,且置新的二叉樹的根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值為其左、右子樹上結(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和;c)F中刪除這兩棵樹,同時(shí)將新得到的二叉樹加入F中; d)重復(fù)b)和c),直到F只含一棵樹為止。

    標(biāo)簽: 算法 W1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    上傳時(shí)間: 2016-03-05

    上傳用戶:lacsx

  • 任務(wù):參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校

    任務(wù):參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校,學(xué)校編號(hào)為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目,和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號(hào)為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)目取前五名或前三名積分;取前五名的積分分別為:7、5、3、2、1,前三名的積分分別為:5、3、2;哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。(m<=20,n<=20) 功能要求:1).可以輸入各個(gè)項(xiàng)目的前三名或前五名的成績(jī);

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2016-03-21

    上傳用戶:athjac

  • 運(yùn)動(dòng)會(huì)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì) 任務(wù):參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校

    運(yùn)動(dòng)會(huì)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì) 任務(wù):參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校,學(xué)校編號(hào)為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目,和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號(hào)為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)目取前五名或前三名積分;取前五名的積分分別為:7、5、3、2、1,前三名的積分分別為:5、3、2;哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。(m<=20,n<=20)

    標(biāo)簽: 分?jǐn)?shù)

    上傳時(shí)間: 2013-12-21

    上傳用戶:WMC_geophy

  • 給定一塊寬度為W的矩形板

    給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小? 里面附有詳細(xì)報(bào)告

    標(biāo)簽: 矩形

    上傳時(shí)間: 2016-05-07

    上傳用戶:zhaoq123

  • 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數(shù)據(jù)信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對(duì)明文文件進(jìn)行編碼,并存入目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對(duì)目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)進(jìn)行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。

    標(biāo)簽: 186 字符 13 64

    上傳時(shí)間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • 提 出了一種 網(wǎng)絡(luò) 化嵌 入 式 數(shù) 控 系統(tǒng)

    提 出了一種 網(wǎng)絡(luò) 化嵌 入 式 數(shù) 控 系統(tǒng) , 系統(tǒng) 采 用 A RM 4 - D S P結(jié) 構(gòu) , 實(shí)現(xiàn) 了數(shù) 控 系統(tǒng) 的 小型 化 、 網(wǎng)絡(luò) 化 、 智能化 和 集成 化 。詳 細(xì)介 紹 了嵌入 式數(shù) 控 系統(tǒng) 內(nèi) CNC主控 單元 與 伺 服 驅(qū)動(dòng) 及 I /0邏輯 控 制 等各 單 元 間的通信 、 車 間級(jí) 工 業(yè) 以太 網(wǎng)絡(luò) 的通信 和 i n t r a n e t / I n t e r n e t網(wǎng)絡(luò) 通信 , 并給 出 了關(guān)鍵 實(shí)現(xiàn)技 術(shù)。

    標(biāo)簽: 網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2013-11-25

    上傳用戶:as275944189

  • 提 出了一種 網(wǎng)絡(luò) 化嵌 入 式 數(shù) 控 系統(tǒng)

    提 出了一種 網(wǎng)絡(luò) 化嵌 入 式 數(shù) 控 系統(tǒng) , 系統(tǒng) 采 用 A RM 4 - D S P結(jié) 構(gòu) , 實(shí)現(xiàn) 了數(shù) 控 系統(tǒng) 的 小型 化 、 網(wǎng)絡(luò) 化 、 智能化 和 集成 化 。詳 細(xì)介 紹 了嵌入 式數(shù) 控 系統(tǒng) 內(nèi) CNC主控 單元 與 伺 服 驅(qū)動(dòng) 及 I /0邏輯 控 制 等各 單 元 間的通信 、 車 間級(jí) 工 業(yè) 以太 網(wǎng)絡(luò) 的通信 和 i n t r a n e t / I n t e r n e t網(wǎng)絡(luò) 通信 , 并給 出 了關(guān)鍵 實(shí)現(xiàn)技 術(shù)。

    標(biāo)簽: 網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2013-12-27

    上傳用戶:huannan88

  • % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input da

    % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed % ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) % pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) % Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) % % Ouputs: % W(1,k) - estimated weights of GM % M(d,k) - estimated mean vectors of GM % V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM % L - log likelihood of estimates %

    標(biāo)簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian

    上傳時(shí)間: 2013-12-03

    上傳用戶:我們的船長(zhǎng)

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