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現(xiàn)代微機原理

  • 本文從理論上推導(dǎo)出CRC 算法實現(xiàn)原理

    本文從理論上推導(dǎo)出CRC 算法實現(xiàn)原理,給出三種分別適應(yīng)不同計算機或微控制器硬件環(huán)境的C 語言程序。讀者更能根據(jù)本算法原理,用不同的語言編寫出獨特風(fēng)格更加實用的CRC 計算程序。

    標簽: CRC 算法

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:helmos

  • SPI是一種新代的串口驅(qū)動。這是linux下的

    SPI是一種新代的串口驅(qū)動。這是linux下的,可以幫助我們學(xué)習(xí)這種新接口的原理!

    標簽: linux SPI 串口驅(qū)動

    上傳時間: 2015-03-01

    上傳用戶:gxrui1991

  • 本文介紹MGLS-l2864液晶顯示模塊的功能、原理及開發(fā)步驟。MGLS-12864液晶顯示模塊內(nèi)置有HD61202液晶顯示控制驅(qū)動器

    本文介紹MGLS-l2864液晶顯示模塊的功能、原理及開發(fā)步驟。MGLS-12864液晶顯示模塊內(nèi)置有HD61202液晶顯示控制驅(qū)動器,可直接與8位微處器AT89S51相連

    標簽: MGLS-l 12864 61202 2864

    上傳時間: 2015-03-15

    上傳用戶:asdkin

  • 本文從理論上推導(dǎo)出CRC 算法實現(xiàn)原理

    本文從理論上推導(dǎo)出CRC 算法實現(xiàn)原理,給出三種分別適應(yīng)不同計算機或微控制器硬件環(huán)境的C 語言程序。讀者更能根據(jù)本算法原理,用不同的語言編寫出獨特風(fēng)格更加實用的CRC 計算程序。

    標簽: CRC 算法

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:lindor

  • slickeditv10.0linuxcrackz.w.t.zip SlickEdit v10.0 for linux 注冊機 在國內(nèi)網(wǎng)站上找了N天都沒找到

    slickeditv10.0linuxcrackz.w.t.zip SlickEdit v10.0 for linux 注冊機 在國內(nèi)網(wǎng)站上找了N天都沒找到,在國外一家網(wǎng)站找到。雖然不是源代碼,但是SlickEdit是Linux下最好用的30多種編程IDE。這個是注冊機安裝文件在百度裡找吧

    標簽: 10.0 linuxcrackz slickeditv SlickEdit

    上傳時間: 2013-12-10

    上傳用戶:大融融rr

  • 本軟件實現(xiàn)了模擬cpu的基本工作原理和工作過程

    本軟件實現(xiàn)了模擬cpu的基本工作原理和工作過程,可以實現(xiàn)機器指令級和微指令級的操作,同時又可在編輯窗口內(nèi)自行變編輯指令,對于初學(xué)者學(xué)習(xí)CPU的結(jié)構(gòu)和工作原理是很有幫助的

    標簽: cpu 軟件實現(xiàn) 模擬 基本工作

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:維子哥哥

  • 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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)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(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)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(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)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(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)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(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)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(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)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(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)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

  • 回溯基本原理(1) 􀂃 說文解字 􀂃 感性認識 • 八皇后問題 • 四皇后問題 􀂃 解空間樹 􀂃 搜索過

    回溯基本原理(1) 􀂃 說文解字 􀂃 感性認識 • 八皇后問題 • 四皇后問題 􀂃 解空間樹 􀂃 搜索過程 􀂃 直觀分析 􀂃 原理描述 • 總體步驟 • 搜索過程 􀂃 編碼套路 • 套路一:遞歸回溯 • 套路二:迭代回溯

    標簽: 1048707 8226 解空間

    上傳時間: 2013-12-30

    上傳用戶:xjz632

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