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網(wǎng)(wǎng)絡(luò)(luò)時(shí)間協(xié)(xié)議

  • 用JAVA寫的網(wǎng)路五子棋遊戲

    用JAVA寫的網(wǎng)路五子棋遊戲,支援多人連線對戰(zhàn),還有聊天的功能,大家可以試

    標簽: JAVA

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:Late_Li

  • dian lu tu xiangxi jie shao

    dian lu tu xiangxi jie shao

    標簽: xiangxi dian shao jie

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:fredguo

  • LU分解求解矩陣方程組的解

    LU分解求解矩陣方程組的解,最新版本,快速求解稀疏矩陣

    標簽: 分解 矩陣 方程

    上傳時間: 2014-01-23

    上傳用戶:海陸空653

  • LU矩陣分解單機版最新版本

    LU矩陣分解單機版最新版本,用于快速求解稀疏矩陣組成的方程組的解

    標簽: 矩陣 分解 單機 版本

    上傳時間: 2013-12-09

    上傳用戶:yepeng139

  • 計算方法中利用lu法計算

    計算方法中利用lu法計算,編程,有興趣的進來看看阿!

    標簽: 計算方法 計算

    上傳時間: 2013-11-30

    上傳用戶:yepeng139

  • webwork study w ebwork study

    webwork study w ebwork study

    標簽: study webwork ebwork

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:ippler8

  • LU分解法解線性方程組

    LU分解法解線性方程組,內(nèi)含LU分解函數(shù)以及調(diào)用的例子

    標簽: 分解 解線性 方程

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:蟲蟲蟲蟲蟲蟲

  • Brian W. Kernighan和Rob Pike合著的最新力作。討論了程序設(shè)計中實際的、又是非常深刻和具有廣泛意義的思想、技術(shù)和方法

    Brian W. Kernighan和Rob Pike合著的最新力作。討論了程序設(shè)計中實際的、又是非常深刻和具有廣泛意義的思想、技術(shù)和方法,它的翻譯出版將填補國內(nèi)目前這方面書籍的空白。本書值得每個夢想并努力使自己成為優(yōu)秀程序員的人參考,值得每個計算機專業(yè)的學生和計算機工作者閱讀,也可作為程序設(shè)計高級課程的教材或參考書。

    標簽: W. Kernighan Brian Pike

    上傳時間: 2015-06-22

    上傳用戶:as275944189

  • Debussy是NOVAS Software, Inc(思源科技)發(fā)展的HDL Debug & Analysis tool

    Debussy是NOVAS Software, Inc(思源科技)發(fā)展的HDL Debug & Analysis tool,這套軟體主要不是用來跑模擬或看波形,它最強大的功能是:能夠在HDL source code、schematic diagram、waveform、state bubble diagram之間,即時做trace,協(xié)助工程師debug。 可能您會覺的:只要有simulator如ModelSim就可以做debug了,我何必再學這套軟體呢? 其實Debussy v5.0以後的新版本,還提供了nLint -- check coding style & synthesizable,這蠻有用的,可以協(xié)助工程師了解如何寫好coding style,並養(yǎng)成習慣。 下圖所示為整個Debussy的原理架構(gòu),可歸納幾個結(jié)論:

    標簽: Analysis Software Debussy Debug

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:hustfanenze

  • HMM(Hidden Markov Model)

    HMM(Hidden Markov Model),狀態(tài)數(shù)目N=3,觀察符號數(shù)目M=2,時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、和起始機率 ,求觀察序列 出現(xiàn)的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求一個狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求新的A、B、 ,使得O出現(xiàn)的機率最大。

    標簽: Hidden Markov Model HMM

    上傳時間: 2014-08-28

    上傳用戶:heart520beat

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