用Delphi編寫的計算n!的方法，是用字符串轉(zhuǎn)換的，速度很慢，可以用來與常規(guī)方法比較，了解各自的優(yōu)越性
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：www240697738
N-TierProgramDevelopPattern Pattern of N-TierProgramDevelop
標(biāo)簽： N-TierProgramDevelopPattern N-TierProgramDevelop Pattern of
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：363186
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計 管道鋪設(shè)施工的最佳方案選擇 N(N>10)個居民區(qū)之間需鋪設(shè)煤氣管道。假設(shè)任意兩個居民區(qū)之間都可鋪設(shè)，但代價不同。事先將任意居民區(qū)之間鋪設(shè)管道的代價存入文件。設(shè)計一個最佳方案，使得這N個居民區(qū)間鋪設(shè)管道的代價最小，希望能以圖形形式在屏幕上輸出結(jié)果。
標(biāo)簽： gt 10 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 方案
上傳時間： 2014-10-10
上傳用戶：思琦琦
本書以最新的資訊家電、智慧型手機(jī)、PDA產(chǎn)品為出發(fā)點，廣泛並深入分析相關(guān)的嵌入式系統(tǒng)技術(shù)。 適合閱讀： 產(chǎn)品主管、系統(tǒng)設(shè)計分析人員、欲進(jìn)入此領(lǐng)域的工程師、大專院校教學(xué). 本書效益： 為開發(fā)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)品必備入門聖經(jīng) 進(jìn)入嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的寶典 第三代行動通訊終端設(shè)備與內(nèi)容服務(wù)的必備知識.
上傳時間： 2015-09-03
上傳用戶：阿四AIR
1.功能 用全選主元高斯消去法計算矩陣A的秩(C語言) 2.函數(shù)參數(shù)說明 double a[m][n] : 存放mxn階矩陣A的元素，返回時將被破壞 int m : 矩陣A的行數(shù) int n : 矩陣A的列數(shù) int rank() : 函數(shù)返回A的秩 3.文件說明 rank.c為函數(shù)程序 rank0.c為主函數(shù)程序
上傳時間： 2015-09-03
上傳用戶：xuan‘nian
1.功能 用全選主元高斯消去法計算n階方陣A所對應(yīng)的行列式的值(C語言) 2.參數(shù)說明 double a[n][n] : 存方陣A的元素，返回時被破壞 int n : 方陣A的階數(shù) double sdet() : 函數(shù)返回行列式的值 3.文件說明 sdet.c為函數(shù)程序 sdet0.c為主函數(shù)程序
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：rocwangdp
1.功能 利用廣義逆求解無約束條件下的優(yōu)化問題(C語言) 2.參數(shù)說明 int m : 非線性方程組中方程個數(shù) int n : 非線性方程組中未知數(shù)個數(shù) double eps1 : 控制最小二乘解的精度要求 double eps2 : 用于奇異值分解中的控制精度要求 double x[n] : 存放非線性方程組解的初始近似值X(0),要求各分量不全為0 int ka : Ka＝max{m,n}+1 void (*f)() : 指向計算非線性方程組中各方程左端函數(shù)值的函數(shù)名(用戶自編) void (*s)() : 指向計算雅可比矩陣的函數(shù)名 int ngin() : 函數(shù)返回一個標(biāo)志值 3.文件說明 ngin.c函數(shù)文件 ngin0.c主函數(shù)文件
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：大三三
1.功能 用高斯方法計算n重積分(C語言) 2.參數(shù)說明 int n : 積分重數(shù) int js[n] : js[k]表示第k層積分區(qū)間所劃分的子區(qū)間 void (*ss)() : 指向計算各層積分上、下限的函數(shù)名(用戶自編) double (*f)() : 指向計算被積函數(shù)值的函數(shù)名(用戶自編) double gaus() : 函數(shù)返回積分值 3.文件說明 gaus.c為函數(shù)程序 gaus0.c為主函數(shù)程序
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：731140412
解國際象棋的N皇后問題的C++源代碼，可用于大學(xué)計算機(jī)技術(shù)課程《算法分析》上機(jī)聯(lián)系
上傳時間： 2014-01-01
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support vector classification machine ％ soft margin ％ uses "kernel.m" ％ ％ xtrain: (Ltrain,N) with Ltrain: number of points N: dimension ％ ytrain: (Ltrain,1) containing class labels (-1 or +1) ％ xrun: (Lrun,N) with Lrun: number of points N: dimension ％ atrain: alpha coefficients (from svcm_train on xtrain and ytrain) ％ btrain: offest coefficient (from svcm_train on xtrain and ytrain) ％ ％ ypred: predicted y (Lrun,1) containing class labels (-1 or +1) ％ margin: (signed) separation from the separating hyperplane (Lrun,1
標(biāo)簽： classification support machine Ltrain
上傳時間： 2015-09-04
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