集裝箱的裝箱問題 給定一個集裝箱，其長為L，寬為W和高為H，現(xiàn)有一批圓柱形木材，每根木材的長均為L，但是半徑不同，設(shè)第i根木材半徑為ri。問如何裝箱，使得集裝箱的空間利用率最高？ 本程序要求用貪心算法解決: 貪心算法總是作出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，它所做出的僅是在某種意義上的局部最優(yōu)解。
標(biāo)簽： 集裝箱
上傳時間： 2016-05-03
上傳用戶：宋桃子
使用硬體描述語言HDL 設(shè)計硬體電路，臺灣人寫的PPT講義，非常不錯。VHDL硬件設(shè)計入門學(xué)習(xí)。VHDL基本語法架構(gòu)，VHDL的零件庫(Library)及包裝(Package)等內(nèi)容。
標(biāo)簽： HDL
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：cxl274287265
給定一個集裝箱，其長為L，寬為W和高為H，現(xiàn)有一批圓柱形木材，每根木材的長均為L，但是半徑不同，設(shè)第i根木材半徑為ri。問如何裝箱，使得集裝箱的空間利用率最高？ 原創(chuàng) 里面附有詳細報告。
標(biāo)簽： 集裝箱
上傳時間： 2016-05-07
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
Implementation of common functions required for subchannel allocation and resource management of a WLAN/Wimax OFDMA air-interface. Includes STC and MIMO handling.
標(biāo)簽： Implementation allocation management subchannel
上傳時間： 2016-05-10
上傳用戶：qiaoyue
實現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報文中只會出現(xiàn)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(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)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(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標(biāo)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
給定一個集裝箱，其長為L，寬為W和高為H，現(xiàn)有一批圓柱形木材，每根木材的長均為L，但是半徑不同，設(shè)第i根木材半徑為ri。問如何裝箱，使得集裝箱的空間利用率最高？
標(biāo)簽： 集裝箱
上傳時間： 2016-05-15
上傳用戶：banyou
BCView - Bayes Classifier Visualization Download xbcview Linux executable (218 kb) wbcview.exe Windows executable (196 kb) bcview.zip C sources, version 1.13, 2004.09.14 (175 kb) bcview.tar.gz (160 kb)
標(biāo)簽： Visualization Classifier executable Download
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：dreamboy36
這個檔案裡面的matlab的m函數(shù)，產(chǎn)生有效的都普勒fd隨機相關(guān)的瑞利衰減包絡(luò)，可以輸入你想要的doppler ferquecy和sampling ferquecy
標(biāo)簽： matlab
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：cc1
基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù)，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(jié)構(gòu)、 特點和優(yōu)缺點。 根據(jù)J ZE E的分層結(jié)構(gòu)，結(jié)合We b應(yīng)用 的特點， 將三種框架進行組合設(shè)計， 即表現(xiàn)層用S t r ut s框架、 業(yè)務(wù)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(gòu)建物流信息系統(tǒng)。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(tǒng)的開發(fā)過程，增強了系 統(tǒng)的可維護性和可擴展性，初步達到了分布式物流信息系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)。 經(jīng)過以上分析，結(jié)合物流系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求，進行了相關(guān)的實現(xiàn)。最后，系統(tǒng) 運用先進的A ja x技術(shù)來增強Ui層與服務(wù)器的異步通信能力， 使用戶體驗到動態(tài) 且響應(yīng)靈 敏的桌 面級w e b應(yīng)用程序。 通過江聯(lián)公司的試運行結(jié)果，系統(tǒng)達到了 渝瞇。 并 且 對 江 聯(lián) 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實 施 計 劃 。
上傳時間： 2016-06-01
上傳用戶：ynsnjs
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
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