專家點評: Y P7 `. @ {$ r％ pa.功能很強大，可以看出花了很多心血在算法上，非常好。算法上還有一點瑕疵，例如在刪除一個員工的同時沒有辦法自動建立其他員工的上下級關系，必須刪除全部下級員工，不是非常合理。此外，界面設計過于簡單，應該加強. " W" R+ b* g$ a$ Sb.程序運用了自己的算法來提高Tree控件顯示的速度和資源分配，這個非常值得肯定和鼓勵。* C. c4 D0 e9 ` J$ w# U c.基本實現所有規定的功能，在所有參賽者中唯一熟 : O) l- F6 F9 f) S7 Q. l練使用面向對象設計方式開發程序的工程師，很不錯！程序體現了作者非常扎實的數據結構功底，值得大家學習。工程管理也做得非常好，體現了作者在軟件工程方面也有很深入的研究，該代碼是很好的學習范例。 ％ G* H$ ~3 W1 ]. e! id.算法的創新是獨特之處(hashtable算法建立),可見作者在數據結構方面的熟練掌握.此程序是很多專家會員學習典范.
上傳時間： 2017-01-19
上傳用戶：奇奇奔奔
AVR ATmega48 SPI最簡單測試碼！ 透過spi_data[x]陣列寫入想要傳送的資料， 而x則是控制傳送第x筆數，而接腳輸出則在PortB的預設接腳內，只要修改spi_data就可以透過示波器看到SPI的信號了！
上傳時間： 2014-06-09
上傳用戶：jcljkh
遺傳算法，包含選擇，交叉，變異等操作，可求出Y=sin(x)在0-2π的最大值和最小值
標簽： 算法
上傳時間： 2017-06-01
上傳用戶：天誠24
對于x=sin100x-cos100y;y=-cos100x+sin100y;的同倫算法
標簽： 算法。同倫追蹤
上傳時間： 2015-12-25
上傳用戶：liudian
批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3; 1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0; 1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2; 1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數 n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0) k=k+1; y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本 a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a if k >= 250 break end end if k<250 disp(['a為：',num2str(a)]) disp(['k為：',num2str(k)]) else disp(['在250步以內沒有收斂，終止']) end %判決面：x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)
上傳時間： 2016-11-07
上傳用戶：a1241314660
EEMD算法MATlab代碼，代碼內容為定義一個EEMD函數，只需在同一文件夾寫代碼result =eemd(Y,Nstd,NE)即可
上傳時間： 2017-04-07
上傳用戶：mgy1125
%========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %對調制信號進行快速傅里葉算法（離散） y1=hilbert(y0) ; %調制信號實部的解析式 factor=0; %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上傳時間： 2020-04-07
上傳用戶：如拷貝般復制
matlab數學建模算法全收錄 超清書簽版
上傳時間： 2013-05-15
上傳用戶：eeworm
視頻圖像格式轉換芯片的算法研究
上傳時間： 2013-05-25
上傳用戶：eeworm
精通：VISUAL C++指紋模式識別系統算法及實現_0
上傳時間： 2013-06-01
上傳用戶：eeworm
