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階躍響應(yīng)(yīng)

  • 上窮碧落下黃泉 - 源碼追蹤經(jīng)驗談 (PDF 繁體中文 26頁) 侯捷觀點 剖析名家源碼

    上窮碧落下黃泉 - 源碼追蹤經(jīng)驗談 (PDF 繁體中文 26頁) 侯捷觀點 剖析名家源碼,是讓自己技術(shù)躍升的捷徑。但是大系統(tǒng)的源碼非常龐大(Unix, Linux, Java, STL, MFC, VCL, Qt...),閱讀要有閱讀的方法。本文從動機、對象、前提、書籍、態(tài)度、工具、方法、瓶頸、價值、附加價值等方向加以討論。

    標(biāo)簽: 繁體

    上傳時間: 2016-01-13

    上傳用戶:cooran

  • 雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中

    雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經(jīng)由函數(shù)(function)轉(zhuǎn)換而得的。此種函數(shù),一般稱之為雜湊函數(shù)(Hashing function)或鍵值對應(yīng)位址轉(zhuǎn)換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當(dāng)不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。

    標(biāo)簽: searching Hashing

    上傳時間: 2016-01-14

    上傳用戶:dancnc

  • 背包問題是關(guān)於最佳化的問題

    背包問題是關(guān)於最佳化的問題,要解最佳化問題可以使用「動態(tài)規(guī)劃」(Dynamic programming),從空集合開始,每增加一個元素就先求出該階段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例,我們使用兩個陣列value與item,value表示目前的最佳解所得之總價,item表示最後一個放至背包的水果,假設(shè)有負(fù)重量 1~8的背包8個,並對每個背包求其最佳解

    標(biāo)簽:

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:aix008

  • 問題描述 序列Z=<B

    問題描述 序列Z=<B,C,D,B>是序列X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,相應(yīng)的遞增下標(biāo)序列為<2,3,5,7>。 一般地,給定一個序列X=<x1,x2,…,xm>,則另一個序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列,是指存在一個嚴(yán)格遞增的下標(biāo)序列〈i1,i2,…,ik〉使得對于所有j=1,2,…,k使Z中第j個元素zj與X中第ij個元素相同。 給定2個序列X和Y,當(dāng)另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時,稱Z是序列X和Y的公共子序列。 你的任務(wù)是:給定2個序列X、Y,求X和Y的最長公共子序列Z。

    標(biāo)簽: lt 序列

    上傳時間: 2014-01-25

    上傳用戶:netwolf

  • 好用的lcd1602 液晶驅(qū)動程序

    好用的lcd1602 液晶驅(qū)動程序,可以設(shè)置顯示位置setxy(x,y),輸出字符串LCD_string

    標(biāo)簽: 1602 lcd 液晶驅(qū)動 程序

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:chenlong

  • 在一個按照東西和南北方向劃分成規(guī)整街區(qū)的城市里

    在一個按照東西和南北方向劃分成規(guī)整街區(qū)的城市里,n個居民點散亂地分布在不同的街區(qū)中。用x 坐標(biāo)表示東西向,用y坐標(biāo)表示南北向。各居民點的位置可以由坐標(biāo)(x,y)表示。街區(qū)中任意2 點(x1,y1)和(x2,y2)之間的距離可以用數(shù)值|x1-x2|+|y1-y2|度量。 居民們希望在城市中選擇建立郵局的最佳位置,使n個居民點到郵局的距離總和最小。 編程任務(wù): 給定n 個居民點的位置,編程計算n 個居民點到郵局的距離總和的最小值。

    標(biāo)簽: 方向 城市

    上傳時間: 2016-01-21

    上傳用戶:mikesering

  • * first open client.cpp and search for that USER_MSG_INTERCEPT(TeamInfo) over it u add this

    * first open client.cpp and search for that USER_MSG_INTERCEPT(TeamInfo) over it u add this Code: USER_MSG_INTERCEPT(Health) { BEGIN_READ(pbuf,iSize) me.iHealth = READ_BYTE() return USER_MSG_CALL(Health) } * then we search for int HookUserMsg (char *szMsgName, pfnUserMsgHook pfn) and add this Code: REDIRECT_MESSAGE( Health ) *k now we have the health registered and can read it out i stop this hear know cuz i must thanks panzer and w00t.nl that they helped me with it first time! *ok now we go to int HUD_Redraw (float x, int y) and packing this draw code in it Code:

    標(biāo)簽: USER_MSG_INTERCEPT TeamInfo client search

    上傳時間: 2016-01-22

    上傳用戶:ynzfm

  • 由循環(huán)程序給出機器人關(guān)節(jié)變量(o1,02)

    由循環(huán)程序給出機器人關(guān)節(jié)變量(o1,02),通過正解運算求出相應(yīng)的末端位姿(x,y)

    標(biāo)簽: 02 循環(huán)程序 變量 機器人

    上傳時間: 2016-01-23

    上傳用戶:李夢晗

  • 三星S42SD電漿電視的故障判斷及維修 三星 V2 . V3 .V4 LG V6 .V7 面板電源版 我們皆可處理 一. 面板上各模組的功能: 如下圖所示

    三星S42SD電漿電視的故障判斷及維修 三星 V2 . V3 .V4 LG V6 .V7 面板電源版 我們皆可處理 一. 面板上各模組的功能: 如下圖所示,pdp面板一共分為電源板、X驅(qū)動板、Y驅(qū)動板、邏輯板、邏輯BUFFER板(E、F、G)、Y BUFFER板(上、下)、 OF等部分: *電源板: 給面板上其他功能模組及整機廠家做的主板,視頻處理板提供電源。 *X驅(qū)動板:按照邏輯板上送來的時序信號,產(chǎn)生并為X電極提供驅(qū)動信號。 *Y驅(qū)動板:按照邏輯板上送來的時序信號,產(chǎn)生并為Y電極提供驅(qū)動信號。

    標(biāo)簽: S42 三星 面板 42

    上傳時間: 2016-01-29

    上傳用戶:AbuGe

  • Boosting is a meta-learning approach that aims at combining an ensemble of weak classifiers to form

    Boosting is a meta-learning approach that aims at combining an ensemble of weak classifiers to form a strong classifier. Adaptive Boosting (Adaboost) implements this idea as a greedy search for a linear combination of classifiers by overweighting the examples that are misclassified by each classifier. icsiboost implements Adaboost over stumps (one-level decision trees) on discrete and continuous attributes (words and real values). See http://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost and the papers by Y. Freund and R. Schapire for more details [1]. This approach is one of most efficient and simple to combine continuous and nominal values. Our implementation is aimed at allowing training from millions of examples by hundreds of features in a reasonable time/memory.

    標(biāo)簽: meta-learning classifiers combining Boosting

    上傳時間: 2016-01-30

    上傳用戶:songnanhua

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