區(qū)域增長(zhǎng)的算法實(shí)現(xiàn): 1)根據(jù)圖像的不同應(yīng)用選擇一個(gè)或一組種 子,它或者是最亮或最暗的點(diǎn),或者是位 于點(diǎn)簇中心的點(diǎn) 2...通過(guò)像素集合的區(qū)域增長(zhǎng) 算法實(shí)現(xiàn): 區(qū)域A 區(qū)域B 種子像素增長(zhǎng).3)增長(zhǎng)的規(guī)則 4) 結(jié)束條件.
上傳時(shí)間： 2015-09-30
上傳用戶(hù)：wcl168881111111
1.大型稀疏線(xiàn)性方程組的求解 A*X=b 。 2. 一維數(shù)組冒泡法排序算法 4.矩陣求逆 5. 改進(jìn)的牛頓算法——弦割法
上傳時(shí)間： 2015-10-29
上傳用戶(hù)：asddsd
變量和相等問(wèn)題的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)將a、b、c、d、e、f這6個(gè)變量排成如圖所示的 三角形，這6個(gè)變量分別取 1——6的整數(shù)，且均不相同。求使三角形三條邊上的變量之和相等的全部解，如 3 6 2 1 4 5 為一個(gè)解。 程序引入變量a,b,c,d,e,f,并讓它們分別取1——6的整數(shù)，在它們互不相等的 條件下， 測(cè)試由它們排成如圖所示的三角形三條邊上的變量之和是否相等，如相等即為一種滿(mǎn)足要求的排列，把它們輸出。當(dāng)這些變量取盡所有的組合后，程序就可得到全部可能的解。
上傳時(shí)間： 2015-11-04
上傳用戶(hù)：GavinNeko
一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線(xiàn)性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿(mǎn)足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
上傳用戶(hù)：13215175592
function Binary_Search(L,a,b,x) begin if a>b then return(-1) else begin m:=(a+b) div 2 if x=L[m] then return(m) else if x>L[m] then
標(biāo)簽： begin Binary_Search function return
上傳時(shí)間： 2015-12-17
上傳用戶(hù)：tb_6877751
％ SSOR預(yù)處理的共軛梯度法求解方程Ax=b ％ 輸入?yún)?shù)說(shuō)明 ％ A 正定矩陣[n*n] ％ b 右邊向量 ％ omega SSOR預(yù)處理參數(shù)(0--2) ％ Times 迭代次數(shù) ％ errtol 給定誤差終止條件 ％ ％輸出參數(shù) ％ NewX 方程Ax=b的x近似解 ％ avgerr 求解的當(dāng)前平均絕對(duì)誤差
標(biāo)簽： SSOR omega Times 預(yù)處理
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：一諾88
學(xué)生學(xué)籍管理系統(tǒng)(B/S)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)主要實(shí)現(xiàn)以下功能1.學(xué)生基本信息的管理； 2、學(xué)生增減； 3、課程管理：課程的增加、修改、刪除、查詢(xún)等； 4、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理.
標(biāo)簽： 管理系統(tǒng) 減 修改 刪除
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：二驅(qū)蚊器
小信號(hào)放大器的設(shè)計(jì) 1. 放大器是射頻/微波系統(tǒng)的必不可少的部件。 2. 放大器有低噪聲、小信號(hào)、高增益、中功率、大功率等。 3. 放大器按工作點(diǎn)分有A、AB、B、C、D…等類(lèi)型。 4. 放大器指標(biāo)有：頻率范圍、動(dòng)態(tài)范圍、增益、噪聲系數(shù)、工作效率、1dB壓縮點(diǎn)、三階交調(diào)等。
上傳時(shí)間： 2016-02-10
上傳用戶(hù)：ggwz258
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點(diǎn)對(duì)的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡(jiǎn)單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對(duì)于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡(jiǎn)單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類(lèi)型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來(lái)代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時(shí)間： 2013-12-01
上傳用戶(hù)：dyctj
給出Henon的模型x(i+1)=1+y(i)-a*x(i)^2 y(i+1)=b*x(i)
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶(hù)：徐孺
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