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因IAR公司曾經(jīng)發(fā)布的IAR MakeAPP也具有很好的針對(duì)AVR單片機(jī)外圍I/O口通過(guò)友好的GUI界面配置產(chǎn)生C源碼驅(qū)動(dòng)。但現(xiàn)在已經(jīng)停止發(fā)布了，且只支持少數(shù)幾個(gè)器件。本文件幾乎攘括AVR單片機(jī)所有芯片簇，配置IO口自動(dòng)產(chǎn)生C源碼……還有文檔說(shuō)明和.NET框架。希望給你的開(kāi)發(fā)工作帶來(lái)意外的驚喜。
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：爺?shù)臍赓|(zhì)
這是一個(gè)Matlab的麻將圖紋辨識(shí)的源碼,內(nèi)部有附上相關(guān)註解
標(biāo)簽： Matlab
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：pompey
Generate the digital AWGN signal n[k] (sampled n(t)) by generating zero mean Gaussian random variables independently (separately) for each k MATLAB function random.
標(biāo)簽： generating Generate Gaussian digital
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：sammi
i.mx31 3DS平臺(tái)Nandboot引導(dǎo)程序源碼
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：dreamboy36
Ex4-22 單射函數(shù)問(wèn)題 « 問(wèn)題描述： 設(shè)函數(shù)f將點(diǎn)集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數(shù)問(wèn)題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數(shù)。 例如，當(dāng)n=7， f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時(shí)， X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務(wù)： 對(duì)于給定的點(diǎn)集S = {0,1, , n -1}上函數(shù)f，試用抽象數(shù)據(jù)類型隊(duì)列，設(shè)計(jì)一個(gè)O(n)時(shí) 間算法，計(jì)算f的最大單射子集。 « 數(shù)據(jù)輸入： 由文件input.txt 提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1 行有1 個(gè)正整數(shù)n，表示給定的點(diǎn)集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值，0 £ i < n。 « 結(jié)果輸出: 程序運(yùn)行結(jié)束時(shí)，將計(jì)算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3
標(biāo)簽： Iacute 61516 laquo Icirc
上傳時(shí)間： 2016-05-28
上傳用戶：tyler
％ 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(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：我們的船長(zhǎng)
遺傳算法與回朔法對(duì)比 解決n皇后問(wèn)題c源碼
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：helmos
設(shè)定a為N(0,1)的500個(gè)隨機(jī)數(shù)和i長(zhǎng)為500，以n=8、16、64.分別調(diào)用u_pcm.m ，從中計(jì)算量化誤差f=a-a_quan并繪圖，分別輸出各樣值的量化誤差圖形。
標(biāo)簽： 500 設(shè)定 隨機(jī)數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：偷心的海盜
上海手游公司開(kāi)發(fā)RPG大作-破虜傳完整代碼,註解與資源包和地圖編輯器,經(jīng)JBX編譯成功
上傳時(shí)間： 2016-06-17
上傳用戶：lixinxiang
給出了廣義逐次超松弛( GSOR) 迭代算法,得到了GSOR 算法收斂的必要性和充分性 條件,當(dāng)參數(shù)矩陣Ω = diag (ω1 ,ω2 , ⋯ ,ωn) = ωI n 時(shí),即可得到熟知的SOR 算法,舉例說(shuō)明了 GSOR 算法的應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2014-11-28
上傳用戶：大三三
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