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網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)

  • 實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 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 要求完成的系統應具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數據信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼,并存入目標文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標文件(哈夫曼碼文件)進行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個字符的哈夫曼編碼。

    標簽: 186 字符 13 64

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • 基于J2EE的物流信息系統的設計與實現 介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術

    基于J2EE的物流信息系統的設計與實現 介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術,并重點探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結構、 特點和優缺點。 根據J ZE E的分層結構,結合We b應用 的特點, 將三種框架進行組合設計, 即表現層用S t r ut s框架、 業務邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架,從而來構建物流信息系統。這種整合框架使各 層相對獨立, 減少各層之間的禍合程度,同時加快了系統的開發過程,增強了系 統的可維護性和可擴展性,初步達到了分布式物流信息系統的設計目標。 經過以上分析,結合物流系統的業務需求,進行了相關的實現。最后,系統 運用先進的A ja x技術來增強Ui層與服務器的異步通信能力, 使用戶體驗到動態 且響應靈 敏的桌 面級w e b應用程序。 通過江聯公司的試運行結果,系統達到了 渝瞇。 并 且 對 江 聯 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實 施 計 劃 。

    標簽: J2EE 物流信息 模式

    上傳時間: 2016-06-01

    上傳用戶:ynsnjs

  • 可以透過檔案輸入來檢查使用者輸入是否為一個魔術方陣

    可以透過檔案輸入來檢查使用者輸入是否為一個魔術方陣,檔案輸入須將之命名為magic.txt並存於C槽中,便會輸出檢查檢果

    標簽:

    上傳時間: 2016-06-10

    上傳用戶:wlcaption

  • Writing Robust Java Code The AmbySoft Inc. Coding Standards for Java v17.01d Scott W. Ambler Sof

    Writing Robust Java Code The AmbySoft Inc. Coding Standards for Java v17.01d Scott W. Ambler Software Process Mentor This Version: January 15, 2000 Copyright 1998-1999 AmbySoft Inc.Purpose of this White Paper This white paper describes a collection of standards, conventio code. They are based on sound, proven software engineering p understand, to maintain, and to enhance. Furthermore, by foll productivity as a Java developer should increase remarkably ¨C write high-quality code right from the start you will have a much development process. Finally, following a common set of codi making teams of developers significantly more productive.

    標簽: W. Java Standards AmbySoft

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:mhp0114

  • 數值分析中LU分解法解結構矩陣問題

    數值分析中LU分解法解結構矩陣問題,Visual C#源代碼

    標簽: 數值分析 分解 矩陣

    上傳時間: 2016-12-01

    上傳用戶:gxrui1991

  • 利用數值分析中LU、LDLT、JACOBI、GAUSS_SEIDEL、RELAXATION各種方法解結構矩陣問題

    利用數值分析中LU、LDLT、JACOBI、GAUSS_SEIDEL、RELAXATION各種方法解結構矩陣問題,Visual C#源代碼

    標簽: GAUSS_SEIDEL RELAXATION JACOBI LDLT

    上傳時間: 2016-12-01

    上傳用戶:libenshu01

  • function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent fo

    function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent for U max_iter = 100 % Max. iteration min_impro =1e-5 % Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end

    標簽: data function Exponent obj_fcn

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:ynzfm

  • 利用c++編寫的帶人工智能的跳棋程序。屏幕的中央是棋盤

    利用c++編寫的帶人工智能的跳棋程序。屏幕的中央是棋盤,所有的操作都是對這個棋盤進行的,棋子的選擇框是紅色的,移動它(“w”、“s”、“a”、“d”分別代表上、下、左、右)進行選子和選擇目的地,利用空格鍵可以表示選定選擇框到達的位置,棋盤左邊有提示信息,提示由哪個玩家走棋。“Q”表示退出游戲,“R”表示重新開始,“H”表示悔棋(一次只能悔一步棋)

    標簽: 編寫 人工智能 中央 程序

    上傳時間: 2017-04-03

    上傳用戶:chenlong

  • Microsoft Visual C++ is a programming environment used to create applications for the Microsoft W

    Microsoft Visual C++ is a programming environment used to create applications for the Microsoft Windows operating systems . To use this ebook , you must have installed either Microsoft Visual C++ 6.0 or Microsoft Visual Studio 6.0.

    標簽: Microsoft applications environment programming

    上傳時間: 2017-06-18

    上傳用戶:huyiming139

  • 跟類神經網路有點像的東西

    跟類神經網路有點像的東西, 不過現今最常拿來就是做分類也就是說,如果我有一堆已經分好類的東西 (可是分類的依據是未知的?。?,那當收到新的東西時, SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。

    標簽:

    上傳時間: 2014-01-18

    上傳用戶:hasan2015

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