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組合數(shù)學

Knuth不僅僅是傑出的programmer

Knuth不僅僅是傑出的programmer，同時也是世界聞名的數(shù)學家和演算法的專家。他的經(jīng)典巨著The Art of Computer Programming裡頭寫的是他畢生研究演算法和程式設(shè)計的精華

標簽： programmer Knuth

上傳時間： 2013-12-27

上傳用戶：zhaiyanzhong
通訊錄 C語言

通訊錄 C語言，適合初學者參考閱讀。

標簽： 通訊

上傳時間： 2017-07-16

上傳用戶：123456wh
粒子群最佳化演算法(pso)

粒子群最佳化演算法(pso)，為一個基本的程式，適合初學者來參考。

標簽： pso 粒子群算法

上傳時間： 2017-09-04

上傳用戶：xz85592677
活用適應(yīng)控制

11111111111111活用自動控制，運用科學數(shù)學自然

標簽： adaptive-control

上傳時間： 2015-03-16

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Boost C++ Libraries 1.35.0

Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合，基本上應(yīng)該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個經(jīng)過「同行評審」（peer review，可參考維基百科）、開放原始碼的函式庫，而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發(fā)的，同時部分函式庫的功能也已經(jīng)成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。它的官方網(wǎng)站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內(nèi)容也非常地多元，根據(jù)官方的分類，大致上可以分為下面這二十類：字串和文字處理（String and text processing）容器（Containers） Iterators 演算法（Algorithms） Function objects and higher-order programming 泛型（Generic Programming） Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數(shù)學與數(shù)字（Math and numerics）正確性與測試（Correctness and testing）資料結(jié)構(gòu)（Data structures）影像處理（Image processing）輸入、輸出（Input/Output） Inter-language support 記憶體（Memory）語法分析（Parsing）程式介面（Programming Interfaces）其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類，又都包含了一個或多個函式庫，可以說是功能相當豐富。

標簽： Boost C++ Libraries

上傳時間： 2015-05-15

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C++練習教程

學習C++的好教材，十分適合初學者練習使用，很不錯

標簽： 教程

上傳時間： 2016-08-03

上傳用戶：thing20
rev2021

rev2021很經(jīng)典的版本。有原始碼，適合研究學習。

標簽： 2021 rev

上傳時間： 2018-04-20

上傳用戶：759347094
多數(shù)大小排列可輸入多組數(shù)字進行大小排序為初學者迴圈應(yīng)用的進階題

多數(shù)大小排列可輸入多組數(shù)字進行大小排序為初學者迴圈應(yīng)用的進階題

標簽： 排序

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：13215175592
數(shù)位影像處理技術(shù) 適合給初學者使用教授如何利用VC++6.0讀BMP 或者是其他影像規(guī)格

數(shù)位影像處理技術(shù) 適合給初學者使用教授如何利用VC++6.0讀BMP 或者是其他影像規(guī)格

標簽： 6.0 BMP VC 如何利用

上傳時間： 2014-01-21

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最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點的近似函數(shù) (approximating function)

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點的近似函數(shù) (approximating function)，作實驗所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數(shù)，除了多項式之外，指數(shù)、對數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數(shù)值分析書籍

標簽： least-squares approximation approximating discrete

上傳時間： 2015-06-21

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