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遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集

這是一個改進的網絡爬蟲源代碼,采用多線程技術對網頁進行采集.

這是一個改進的網絡爬蟲源代碼,采用多線程技術對網頁進行采集.

標簽： 網絡爬蟲源代碼多線程技術頁

上傳時間： 2014-01-17

上傳用戶：1583060504
利用LabWindows-CVI多線程技術實現實時數據采集

利用LabWindows-CVI多線程技術實現實時數據采集

標簽： labwindows 數據采集

上傳時間： 2022-07-17

上傳用戶：XuVshu
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

標簽： gt myfunction function numel

上傳時間： 2014-01-15

上傳用戶：hongmo
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

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標簽： gt myfunction function numel

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：dreamboy36
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

標簽： gt myfunction function numel

上傳時間： 2016-06-28

上傳用戶：change0329
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

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標簽： gt myfunction function numel

上傳時間： 2014-09-03

上傳用戶：jjj0202
設有由n個不相同的整數組成的數列

設有由n個不相同的整數組成的數列，記為: a(1)、a(2)、……、a(n)且a(i)<>a(j) (i<>j) 例如3，18，7，14，10，12，23，41，16，24。若存在i1<i2<i3< … < ie 且有a(i1)<a(i2)< … <a(ie)則稱為長度為e的不下降序列。如上例中3，18，23，24就是一個長度為4的不下降序列，同時也有3，7，10，12，16，24長度為6的不下降序列。程序要求，當原數列給出之后，求出最長的不下降序列。

標簽： 整數數列

上傳時間： 2013-12-14

上傳用戶：tonyshao
LCD CPLD(復雜可編程邏輯器件)

LCD 因其輕薄短小,低功耗,無輻射,平面直角顯示,以及影像穩定等特點,當今應用非常廣泛。CPLD(復雜可編程邏輯器件) 是一種具有豐富可編程功能引腳的可編程邏輯器件,不僅可實現常規的邏輯器件功能,還可以實現復雜而獨特的時序邏輯功能。并且具有ISP (在線可編\\r\\n程) [1 ] 功能,便于進行系統設計和現場對系統進行功能修改、調試、升級。通常CPLD 芯片都有著上萬次的重寫次數,即用CPLD[ 2 ] 進行硬件設計,就像軟件設計一樣靈活、方便。而現今LCD的控制大都采用

標簽： CPLD LCD 可編程邏輯器件

上傳時間： 2013-08-16

上傳用戶：zhliu007
Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路實現H網聯想記憶的關鍵

Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路實現H網聯想記憶的關鍵，是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。設有M個N維記憶模式，通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計，使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。比較困難，目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1）學習模式——決定權重想要記憶的模式，用-1和1的2值表示模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示：則任意兩個神經元j、i間的權重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數 ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時，wij=0，即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式：神經元輸出值的初始化想起時，一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1）將xi(0)作為相對應的神經元的初始值，其中，0意味t=0。反復部分：對各神經元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f（）--Sgn（） θi—神經元i發火閾值反復進行，直到各個神經元的輸出不再變化。

標簽： Hopfield 聯想

上傳時間： 2015-03-16

上傳用戶：JasonC
MSC1210單片機在TINY操作系統下的C語言例程

MSC1210單片機在TINY操作系統下的C語言例程，包括ADC的采集以及對DA的操作。

標簽： 1210 TINY MSC C語言

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：風之驕子