This is a Flex UIComponent that can be used 謀n a FLEX 3 mxml application as component written in action script 3.0, provides you to create items that cab be filled from an XML or Query ResultSet or etc. and is viewed in a container that can preview images and additional info like a store item and can be added to shopp謀ng chart , and also can be deleted from that shopp謀ng chart
標簽： UIComponent application component written
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：dapangxie
薛超英數據結構實習一答案 設有n個人站成一圈，每個人持有一個密碼（正整數)。現從第t個人開始，按順時針方向“1,2,3,4,…”循環報數，數到m1（第t個人所持密碼）的人出列，然后從出列者的下一個人重新開始報數，數到m2（剛出列者所持密碼）的人又出列，如此重復進行，直到n個人都出列為止。 問題是：對于任意給定的n個人的原始排列順序，求出n個人的出列順序。 輸入數據從文本文件“實習1數據.txt”中讀取。該文件有兩行：第1行只有一個整數，表示報數的起始位置；第2行是n個所持密碼。 輸出結果顯示在屏幕上。 例如，從文本文件讀取數據 2 5 6 3 2 2 4 屏幕顯示 1 6 5 3 4 2
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：thuyenvinh
將魔王的語言抽象為人類的語言：魔王語言由以下兩種規則由人的語言逐步抽象上去的：α-〉β1β2β3…βm ；θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 設大寫字母表示魔王的語言，小寫字母表示人的語言B-〉tAdA，A-〉sae，eg：B(ehnxgz)B解釋為tsaedsaeezegexenehetsaedsae對應的話是：“天上一只鵝地上一只鵝鵝追鵝趕鵝下鵝蛋鵝恨鵝天上一只鵝地上一只鵝”。(t-天d-地s-上a-一只e-鵝z-追g-趕x-下n-蛋h-恨)
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：aix008
設有n個人站成一圈，每個人持有一個密碼（正整數)?，F從第t個人開始，按順時針方向“1,2,3,4,…”循環報數，數到m1（第t個人所持密碼）的人出列，然后從出列者的下一個人重新開始報數，數到m2（剛出列者所持密碼）的人又出列，如此重復進行，直到n個人都出列為止。
標簽：
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：cursor
M i c r o s o f t公司編譯了一個所有可能的錯誤代碼的列表，并且為每個錯誤代碼分配了一個3 2 位的號碼。Wi n E r r o r. h 頭文件包含了M i c r o s o f t 公司定義的錯誤代碼的列 表。
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：凌云御清風
這是一個簡單的排序。給你一個有N個值的數組，每個數都小于10000000。然后就將這個數組按從小到大的順序排序。在輸入時，第一行輸入一個整數T，T代表一個有多少個數組要排序。然后就有T組數，每組數的第一行就是數組的大小N。緊跟著就有N行數，第N行就是數組的第N個數。每個數組的輸出就有N行。
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：sammi
P3.20. Consider an analog signal xa (t) = sin (2πt), 0 ≤t≤ 1. It is sampled at Ts = 0.01, 0.05, and 0.1 sec intervals to obtain x(n). b) Reconstruct the analog signal ya (t) from the samples x(n) using the sinc interpolation (use ∆ t = 0.001) and determine the frequency in ya (t) from your plot. (Ignore the end effects.) C) Reconstruct the analog signal ya (t) from the samples x (n) using the cubic spline interpolation and determine the frequency in ya (t) from your plot. (Ignore the end effects.)
標簽： Consider sampled analog signal
上傳時間： 2017-07-12
上傳用戶：咔樂塢
給定兩個串S和T，長分別m和n，算法給出了一個找出二串間最大匹配的算法。該算法可用于比較兩個串S和T的相似程度。
標簽：
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：sunjet
his research aims at creating broadband tunable, fully integrated filters for the application of cognitive radio and signal classification receivers. The approach under study is the N-path filter technique which is capable of translating a baseband impedance to a reference frequency creating a tunable filter. The traditional N-path filter suffers from fundamental architectural limitations, namely : a trade-off between insertion loss and out-of-band rejection, reference clock feed- through, and jammer power handling limitations. In the first approach, the fundamental trade- off of the traditional N-path filter between insertion loss and out-of-band rejection is improved by a transmission line (T-line) N-path filter technique.
上傳時間： 2020-05-31
上傳用戶：shancjb
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
