樣板 B 樹 ( B - tree ) 規(guī)則 : (1) 每個節(jié)點內(nèi)元素個數(shù)在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節(jié)點元素個數(shù)為 [1,2*MIN] (2) 節(jié)點內(nèi)元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節(jié)點內(nèi)的指標(biāo)個數(shù)為元素個數(shù)加一 (4) 第 i 個指標(biāo)所指向的子節(jié)點內(nèi)的所有元素值皆小於父節(jié)點的第 i 個元素 (5) B 樹內(nèi)的所有末端節(jié)點深度一樣
上傳時間： 2017-05-14
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L4_1.m: SVD轉(zhuǎn)換(程式) L4_2.m: 影像轉(zhuǎn)換的能量集中能力(程式) L4_3a.m: 小波轉(zhuǎn)換之多重解析架構(gòu)(程式) L4_3b.m: 小波轉(zhuǎn)換係數(shù)與影像的方向性(程式) energy.m: 能量集中(函式) L4_1.bmp: 影像檔 L4_2.bmp: 影像檔 L4_3b.bmp: 影像檔 woman.mat: Matlab的矩陣變數(shù)檔
上傳時間： 2013-11-28
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歐幾里德算法：輾轉(zhuǎn)求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 當(dāng)b為0時,兩數(shù)的最大公約數(shù)即為a getchar()會接受前一個scanf的回車符
標(biāo)簽： gcd getchar scanf mod
上傳時間： 2014-01-10
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關(guān)於進(jìn)制轉(zhuǎn)換 有16 8 2三種不同之轉(zhuǎn)換
標(biāo)簽：
上傳時間： 2014-01-01
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以C語言為基礎(chǔ)的傅立葉轉(zhuǎn)換程序設(shè)計，希望能幫助有興趣的同好。
標(biāo)簽： 程序
上傳時間： 2013-12-20
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簡易的MD5 轉(zhuǎn)換 sample code 請指教
上傳時間： 2014-06-24
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透過微處裡器4520將可變電阻的值透過ADC功能轉(zhuǎn)換結(jié)果秀在LCD上
上傳時間： 2014-01-17
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B+樹 B+ tree Library
標(biāo)簽： Library tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹
上傳時間： 2013-12-31
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HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號數(shù)目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、和起始機率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求一個狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
上傳時間： 2014-08-28
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* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X
上傳時間： 2015-07-26
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