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上傳時間： 2016-01-20
上傳用戶：watch100
U-BOOT主要用于LINUX系統的初始化及系統引導(for s3c2440)
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：宋桃子
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結：此算法簡單有效，由于三重循環結構緊湊，對于稠密圖，效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
上傳用戶：dyctj
USB HID R/W 測試程式, 從網路上抓下來, 並修正其問題
上傳時間： 2016-02-20
上傳用戶：米卡
D-S.Kim, Y.S.Lee, W.H.Kwon, and H.S.Park, "Maximum Allowable Delay Bounds in Networked Control Systems", Control Engineering Practice (Elsvier Science) (Simulation Example - Matlab Code), PP.1301-1313, Vol.11, Issue 11, December, 2003
標簽： Allowable Networked Control Maximum
上傳時間： 2016-04-10
上傳用戶：lifangyuan12
利用RLS算法實現參數的自適應估計 估計y(n) = 1.5*y(n-1)-0.7*y(n-2)+0.3*u(n-2)中的參數
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：cjl42111
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。
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
優化過的openssl加解密引擎,適合嵌入式開發環境使用,非常容易移植!
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：shawvi
牛頓迭代法 若高階非線性方程組: u ( x , y) = 0 v ( x , y) = 0 可以用迭代公式
上傳時間： 2014-02-10
上傳用戶：wl9454
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
