自相似、長相關(guān)業(yè)務(wù)的生成及TCP擁塞控制的研究 目前,Internet的規(guī)模日益增大,承載的業(yè)務(wù)種類也不斷增加.Internet已給人們的生活和工作帶來了巨大的利益和影響.21世紀是通信的世紀,是互連網(wǎng)的世紀.經(jīng)過20多年的發(fā)展,Internet已經(jīng)在全球取得巨大的成功.該文對自相似、長相關(guān)基本理論進行了研究,得出了生成自相似、長相關(guān)業(yè)務(wù)的方法,即通過重尾分布ON/OFF源的N-Burst模型的聚合業(yè)務(wù)來生成自相似、長相關(guān)業(yè)務(wù),使用國際上比較通用的仿真軟件NS-2來進行仿真.并基于此特征業(yè)務(wù),對TCP性能進行分析.最后對TCP擁塞控制進行改進,以適合自相似、長相關(guān)的的網(wǎng)絡(luò)特性,提高網(wǎng)絡(luò)性能.
上傳時間： 2013-12-18
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路： 哈夫曼樹算法：a）根據(jù)給定的n個權(quán)值{W1，W2… ，Wn }構(gòu)成 n棵二叉樹的集合F={T1，T2…，T n }，其中每棵二叉樹T中只有一個帶權(quán)為W i的根結(jié)點，其左右子樹均空；b）在F中選取兩棵根結(jié)點的權(quán)值最小的樹作為左右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹，且置新的二叉樹的根結(jié)點的權(quán)值為其左、右子樹上結(jié)點的權(quán)值之和；c）F中刪除這兩棵樹，同時將新得到的二叉樹加入F中； d）重復(fù)b)和c),直到F只含一棵樹為止。
標簽： 算法 W1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹
上傳時間： 2016-03-05
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利用哈夫曼編碼進行信息通信可以大大提高信道利用率，縮短信息傳輸時間，降低傳輸成本。但是，這要求在發(fā)送端通過一個編碼系統(tǒng)對待傳數(shù)據(jù)預(yù)先編碼，在接收端將傳來的數(shù)據(jù)進行譯碼（復(fù)原）。對于雙工信道（即可以雙向傳輸信息的信道），每端都需要一個完整的編/譯碼系統(tǒng)。試為這樣的信息收發(fā)站寫一個哈夫曼編/譯碼系統(tǒng)。 [基本要求]： （1）I：初始化（Initialization）。從終端輸入一個長度不超過80的字符串（全部為大寫字母且無空格）。統(tǒng)計字符串的長度n、以及不同字符的個數(shù)和每種字符的權(quán)值，然后建立哈夫曼樹。 （2）E：編碼（Encoding）。利用已建好的哈夫曼樹對正文字符串進行編碼，并輸出。 （3）D：譯碼（Decoding）。利用已建好的哈夫曼樹與已經(jīng)完成的編碼進行譯碼，并輸出。
上傳時間： 2016-03-15
上傳用戶：sclyutian
任務(wù)：參加運動會有n個學(xué)校，學(xué)校編號為1……n。比賽分成m個男子項目，和w個女子項目。項目編號為男子1……m，女子m+1……m+w。不同的項目取前五名或前三名積分；取前五名的積分分別為：7、5、3、2、1，前三名的積分分別為：5、3、2；哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。（m<=20,n<=20） 功能要求：1).可以輸入各個項目的前三名或前五名的成績；
標簽：
上傳時間： 2016-03-21
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運動會分數(shù)統(tǒng)計 任務(wù)：參加運動會有n個學(xué)校，學(xué)校編號為1……n。比賽分成m個男子項目，和w個女子項目。項目編號為男子1……m，女子m+1……m+w。不同的項目取前五名或前三名積分；取前五名的積分分別為：7、5、3、2、1，前三名的積分分別為：5、3、2；哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。（m<=20,n<=20）
標簽： 分數(shù)
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：WMC_geophy
赫夫曼編譯碼器： 用哈夫曼編碼進行通信可以大大提高信道利用率，縮短信息傳輸時間，降低傳輸成本。但是，這要求在發(fā)送端通過一個編碼系統(tǒng)對待傳數(shù)據(jù)預(yù)先編碼，在接收端將傳來的數(shù)據(jù)進行譯碼（復(fù)原）。對于雙工信道（即可以雙向傳輸信息的信道），每端都需要一個完整的編/譯碼系統(tǒng)。試為這樣的信息收發(fā)站寫一個哈夫曼碼的編/譯碼系統(tǒng)。 [基本要求]一個完整的系統(tǒng)應(yīng)具有以下功能： （1）I：初始化（Initialization）。從終端讀入字符集大小n，以及n個字符和n個權(quán)值，建立哈夫曼樹，并將它存于文件hfmTree中。 （2）E：編碼（Encoding）。利用已建好的哈夫曼樹（如不在內(nèi)存，則從文件hfmTree中讀入），對文件ToBeTran中的正文進行編碼，然后將結(jié)果存入文件CodeFile中。 （3）D：譯碼（Decoding）。利用已建好的哈夫曼樹將文件CodeFile中的代碼進行譯碼，結(jié)果存入文件TextFile中。 （4）P：印代碼文件（Print）。將文件CodeFile以緊湊格式顯示在終端上，每行50個代碼。同時將此字符形式的編碼文件寫入文件CodePrin中。 （5）T：印哈夫曼樹（Tree printing）。將已在內(nèi)存中的哈夫曼樹以直觀的方式（樹或凹入表形式）顯示出，同時將此字符形式的哈夫曼樹寫入文件TreePrint中。
上傳時間： 2016-04-17
上傳用戶：zaizaibang
給定一塊寬度為W的矩形板，矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個高度為hi，寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小？ 里面附有詳細報告
上傳時間： 2016-05-07
上傳用戶：zhaoq123
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
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。 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
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％ 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 ％
標簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
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