一個很好用的 lcd 時鐘程序 C語言 #include<reg51.h> #include<stdio.h> //定義計時器0 的重裝值 #define RELOAD_HIGH 0x3C #define RELOAD_LOW 0xD2 //定義按鍵彈跳時間 #define DB_VAL //定義設置模式的最大時間間隔 #define TIMEOUT 200 //定義游標位置常數 #define HOME 0 #define HOUR 1 #define MIN 2 #define SEC 3
標簽： include define RELOAD stdio
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：zukfu
n類PSVm 算法程序，相對于svm運算速度較快
上傳時間： 2015-09-24
上傳用戶：TF2015
代入法的啟發示搜索 我的代碼實現是：按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低（已經有人作國統計分析了）先生成一張字母出現頻率統計表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再對密文字母計算頻率，并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統計表（B），通過兩張表的對應關系，不斷用A中的字母去替換B中的字母，搜索不成功時就回退，在這里回朔是一個關鍵。
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：wanqunsheng
給定由n 個整數(可能為負整數)組成的序列1 a ， 2 a ，…， n a ，以及一個正整數m，要 求確定序列1 a ， 2 a ，…， n a 的m 個不相交子段，使這m 個子段的總和達到最大。
上傳時間： 2015-10-26
上傳用戶：yulg
給定n個整數a , a , ,an 1 2 組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為： ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號平衡問題要求給定序列的最長符號平衡段的長度L，即： þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如，當n=10，相應序列為：1，1，-1，-2，0，1，3，-1，2，-1 時，L=9。
上傳時間： 2015-10-28
上傳用戶：xaijhqx
[輸入] 圖的頂點個數N，圖中頂點之間的關系及起點A和終點B [輸出] 若A到B無路徑，則輸出“There is no path” 否則輸出A到B路徑上個頂點 [存儲結構] 圖采用鄰接矩陣的方式存儲。 [算法的基本思想] 采用廣度優先搜索的方法，從頂點A開始，依次訪問與A鄰接的頂點VA1,VA2,...,VAK, 訪問遍之后,若沒有訪問B，則繼續訪問與VA1鄰接的頂點VA11,VA12,...,VA1M，再訪問與VA2鄰接頂點...，如此下去，直至找到B，最先到達B點的路徑，一定是邊數最少的路徑。實現時采用隊列記錄被訪問過的頂點。每次訪問與隊頭頂點相鄰接的頂點，然后將隊頭頂點從隊列中刪去。若隊空，則說明到不存在通路。在訪問頂點過程中，每次把當前頂點的序號作為與其鄰接的未訪問的頂點的前驅頂點記錄下來，以便輸出時回溯。 #include<stdio.h> int number //隊列類型 typedef struct{ int q[20]
標簽： 輸入
上傳時間： 2015-11-16
上傳用戶：ma1301115706
小弟撰寫的類神經pca對圖片的壓縮與解壓縮,對來源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來對別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設定threashold時注意時值不要過大,因為這牽涉inverse matrex的計算.
標簽： eigenvalue eigenvetex threashol training
上傳時間： 2015-12-02
上傳用戶：wpwpwlxwlx
這是一份適合初學者參考的C語言學習手冊,作者以工程師寫程式時所需具備的程式技巧作為出發點，對有志於成為程式設計師的人會有相當的幫助
上傳時間： 2014-07-20
上傳用戶：zxc23456789
背包問題是關於最佳化的問題，要解最佳化問題可以使用「動態規劃」（Dynamic programming），從空集合開始，每增加一個元素就先求出該階段的最佳解，直到所有的元素加入至集合中，最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例，我們使用兩個陣列value與item，value表示目前的最佳解所得之總價，item表示最後一個放至背包的水果，假設有負重量 1～8的背包8個，並對每個背包求其最佳解
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上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：aix008
產生一512點的隨機序列下Xe(n),并用Xc(n) 和Xe(n) 作線性卷積，觀察卷積前后Xe(n) 頻譜的變化。要求將Xe(n)分成8段，采用重疊相加法。
上傳時間： 2014-06-18
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