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開關機

  • 將IDE硬盤與44B0相接

    將IDE硬盤與44B0相接，接著把此IDE3.C放入KERNEL一起編譯完成後，開啟便能抓到此硬盤

    標簽： 44B0 IDE

    上傳時間： 2014-09-09

    上傳用戶：ruixue198909

  • 購物車簡單教材

    購物車簡單教材，可以讓新手很快的掌握struts的開髮

    標簽： 教材

    上傳時間： 2015-04-23

    上傳用戶：zhyiroy

  • 用c++builder6寫的連連看

    用c++builder6寫的連連看，有設定關卡，一共有四關，大家參考看看!

    標簽： builder

    上傳時間： 2015-05-06

    上傳用戶：lepoke

  • Realtek RTD2523方案的全部源代碼

    Realtek RTD2523方案的全部源代碼，有興趣做LCD及LCD TV方案開發的可以看看。

    標簽： Realtek 2523 RTD 方案

    上傳時間： 2015-05-13

    上傳用戶：D&L37

  • 這是當初在學網路程式時所寫的

    這是當初在學網路程式時所寫的，所以有很多很多地方可以改進， 有心人士就拿去亂改吧！ 先執行(server) Server 然後再開兩個 (Client) LoginFrame 就能連了。 那個密碼部份是假的，沒有啥用處，可以把它改成輸入ip ， 當初是直接設 127.0.0.1，以方便測試。

    標簽： 程式

    上傳時間： 2014-12-03

    上傳用戶：jackgao

  • 用java寫的猜數字遊戲

    用java寫的猜數字遊戲，是猜四位數的那一種，支援人機對戰，電腦最多猜七次就可以猜中玩家心中的數字，核心演算法是使用暴力法，大家可以參考

    標簽： java

    上傳時間： 2015-06-02

    上傳用戶：l254587896

  • Novatek NT68521A方案的全部源代碼

    Novatek NT68521A方案的全部源代碼，有興趣做LCD及LCD TV方案開發的可以看看。

    標簽： Novatek 68521A 68521 NT

    上傳時間： 2014-01-05

    上傳用戶：凌云御清風

  • 最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)

    最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍

    標簽： least-squares approximation approximating discrete

    上傳時間： 2015-06-21

    上傳用戶：SimonQQ

  • § Debussy有四個主要單元(component)

    § Debussy有四個主要單元(component)，nTrace、nWave、nSchema、nState § nTrace -- Hypertext source code analysis and browse tool (為％Debussy &所開啟的主畫面) § nWave -- Waveform analysis tool (可由nTrace內開啟，或直接％nWave &開啟) § nSchema -- Hierarchy schematic generator

    標簽： component Debussy

    上傳時間： 2015-06-25

    上傳用戶：13215175592

  • HMM(Hidden Markov Model)

    HMM(Hidden Markov Model)，狀態數目N=3，觀察符號數目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、和起始機率 ，求觀察序列 出現的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求一個狀態序列 使得O出現的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現的機率最大。

    標簽： Hidden Markov Model HMM

    上傳時間： 2014-08-28

    上傳用戶：heart520beat

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