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  • 看n2實例 #Create a simulator object set ns [new Simulator] #Define different colors for data flows

    看n2實例 #Create a simulator object set ns [new Simulator] #Define different colors for data flows #$ns color 1 Blue #$ns color 2 Red #Open the nam trace file set nf [open out-1.nam w] $ns namtrace-all $nf set f0 [open out0.tr w] set f1 [open out1.tr w] #Define a finish procedure proc finish {} { global ns nf $ns flush-trace #Close the trace file close $nf #Execute nam on the trace file exit 0 } #Create four nodes set n0 [$ns node] set n1 [$ns node] set n2 [$ns node] set n3 [$ns node] #Create links between the nodes $ns duplex-link $n0 $n2 1Mb 10ms

    標簽: simulator Simulator different Create

    上傳時間: 2016-07-02

    上傳用戶:wfl_yy

  • 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優化的BP神經網絡程序

    程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優化的BP神經網絡程序,用于單因素時間 序列的預測,采用了單步與多步相結合預測 說明: 采用GA(浮點編碼)優化NN的初始權值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 優化權值

    標簽: ga_bp_predict cpp 程序 BP神經網絡

    上傳時間: 2014-02-18

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • 若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度

    若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度,那么可用變步長方法來縮短其自適應收斂過程,其中一個主要的方法是歸一化LMS算法(NLMS算法),變步長 的更新公式可寫成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示濾波權矢量迭代更新的調整量。為了達到快速收斂的目的,必須合適的選擇變步長 的值,一個可能策略是盡可能多地減少瞬時平方誤差,即用瞬時平方誤差作為均方誤差的MSE簡單估計,這也是LMS算法的基本思想。

    標簽: LMS 輸入信號 矢量 矩陣

    上傳時間: 2016-07-07

    上傳用戶:changeboy

  • Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種

    Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種,被美國NIST作為DSS(DigitalSignature Standard)。算法中應用了下述參數: p:L bits長的素數。L是64的倍數,范圍是512到1024; q:p - 1的160bits的素因子; g:g = h^((p-1)/q) mod p,h滿足h < p - 1, h^((p-1)/q) mod p > 1; x:x < q,x為私鑰 ; y:y = g^x mod p ,( p, q, g, y )為公鑰; H( x ):One-Way Hash函數。DSS中選用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一組用戶共享,但在實際應用中,使用公共模數可能會帶來一定的威脅。簽名及驗證協議如下: 1. P產生隨機數k,k < q; 2. P計算 r = ( g^k mod p ) mod q s = ( k^(-1) (H(m) + xr)) mod q 簽名結果是( m, r, s )。 3. 驗證時計算 w = s^(-1)mod q u1 = ( H( m ) * w ) mod q u2 = ( r * w ) mod q v = (( g^u1 * y^u2 ) mod p ) mod q 若v = r,則認為簽名有效。   DSA是基于整數有限域離散對數難題的,其安全性與RSA相比差不多。DSA的一個重要特點是兩個素數公開,這樣,當使用別人的p和q時,即使不知道私鑰,你也能確認它們是否是隨機產生的,還是作了手腳。RSA算法卻作不到。

    標簽: Algorithm Signature Digital Schnorr

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:qq521

  • 計算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi w

    計算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi with many digits. ** No optimisations, no tricks, just a basic program to learn how ** to compute in multiprecision.

    標簽: September Subject compute program

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:jennyzai

  • 設平面上分布著n個白點和n個黑點

    設平面上分布著n個白點和n個黑點,每個點用一對坐標(x, y)表示。一個黑點b=(xb,yb)支配一個白點w=(xw, yw)當且僅當xb>=xw和yb>=yw。若黑點b支配白點w,則黑點b和白點w可匹配(可形成一個匹配對)。在一個黑點最多只能與一個白點匹配,一個白點最多只能與一個黑點匹配的前提下,求n個白點和n個黑點的最大匹配對數。

    標簽: 分布

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:米卡

  • OpenGL中的各種轉換是通過矩陣運算實現的

    OpenGL中的各種轉換是通過矩陣運算實現的,具體的說,就是當發出一個轉換命令時,該命令會生成一個4X4階的轉換矩陣(OpenGL中的物體坐標一律采用齊次坐標,即(x, y, z, w),故所有變換矩陣都采用4X4矩陣),當前矩陣與這個轉換矩陣相乘,從而生成新的當前矩陣。例如,對于頂點坐標v ,轉換命令通常在頂點坐標命令之前發出,若當前矩陣為C,轉換命令構成的矩陣為M,則發出轉換命令后,生成的新的當前矩陣為CM,這個矩陣再乘以頂點坐標v,從而構成新的頂點坐標CMv。上述過程說明,程序中繪制頂點前的最后一個變換命令最先作用于頂點之上。這同時也說明,OpenGL編程中,實際的變換順序與指定的順序是相反的。文檔對其進行了詳細的分析。

    標簽: OpenGL 轉換 矩陣運算

    上傳時間: 2016-07-21

    上傳用戶:qilin

  • K9F1208U0M 的ALE、CLE分別由DSP 的A1 和A0 控制。DSP的低8位數據線直接與閃存的I/O0-I/O7 相連

    K9F1208U0M 的ALE、CLE分別由DSP 的A1 和A0 控制。DSP的低8位數據線直接與閃存的I/O0-I/O7 相連,實現命令、地址和數據的傳輸; DSP的通用I/O口IOA2 接R/B,監測存儲器的工作狀態,當R/ B 處于低電平時,表示有編程、擦除或隨機讀操作正在進行;操作完成后, R/ B 會自動返回高電平。DSP的W E 、R D 分別接FLASH的W E 、R E , 控制讀、寫操作。CS2接閃存的片選線CE。

    標簽: K9F1208U0M DSP ALE CLE

    上傳時間: 2016-08-03

    上傳用戶:agent

  • 目前網路流行的網頁遊戲(travian),配合firefox排程外掛

    目前網路流行的網頁遊戲(travian),配合firefox排程外掛,可以協助玩家計算建築物排程,本程式為javascript+xml方式,適合ajax初學者使用學習,請務必掛於伺服器中才能穩定執行

    標簽: travian firefox

    上傳時間: 2016-08-05

    上傳用戶:ls530720646

  • The task of clustering Web sessions is to group Web sessions based on similarity and consists of max

    The task of clustering Web sessions is to group Web sessions based on similarity and consists of maximizing the intra- group similarity while minimizing the inter-group similarity. The first and foremost question needed to be considered in clustering W b sessions is how to measure the similarity between Web sessions.However.there are many shortcomings in traditiona1 measurements.This paper introduces a new method for measuring similarities between Web pages that takes into account not only the URL but also the viewing time of the visited web page.Yhen we give a new method to measure the similarity of Web sessions using sequence alignment and the similarity of W eb page access in detail Experiments have proved that our method is valid and e幣cient.

    標簽: sessions clustering similarity Web

    上傳時間: 2014-01-11

    上傳用戶:songrui

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