inside the c++ object model.深入c++對(duì)象模型。鼎鼎大名的Stanley B. Lippman 寫的。搞c++編程的能不看嗎？
標(biāo)簽： B. Stanley Lippman inside
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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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)越滿足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時(shí)應(yīng)注意驗(yàn)證這個(gè)限制條件。我在實(shí)現(xiàn)模型時(shí)未加入任何出錯(cuò)流程控制。X不能為0。 方程模型為 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b,a。 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()
標(biāo)簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：youke111
對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b 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b,a。 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)越滿足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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電網(wǎng)月度（年度）檢修計(jì)劃圖示化智能分析 技術(shù)報(bào)告。系統(tǒng)設(shè)計(jì)了通過B/S模型IE瀏覽器登陸系統(tǒng)網(wǎng)站上報(bào)檢修計(jì)劃，二級(jí)單位主任直接通過網(wǎng)頁(yè)審批檢修計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)了上報(bào)計(jì)劃流程的網(wǎng)絡(luò)化。
上傳時(shí)間： 2014-10-31
上傳用戶：zaizaibang
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：徐孺
基于換乘次數(shù)優(yōu)先的公交路線選擇模型 2007年B題論文
上傳時(shí)間： 2016-10-03
上傳用戶：weixiao99
停車誘導(dǎo)系統(tǒng)中車位預(yù)測(cè)模型的研究 摘 要 研究城市停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的停車車位占有率預(yù)測(cè)問題。首先提出墓于B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車位占有預(yù)測(cè)模型， 同時(shí)將自適應(yīng) 學(xué)習(xí)速率調(diào)整法和加入動(dòng)量項(xiàng)方法用于改善基本B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 優(yōu)化了學(xué)習(xí)速率， 減少了訓(xùn)練過程的震蕩趨勢(shì)， 改善了網(wǎng)絡(luò)的收效 隆。以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了停車位的智能預(yù)測(cè) 0最后， 進(jìn)行了多種方法比對(duì)實(shí)驗(yàn)
標(biāo)簽： 停車誘導(dǎo) 預(yù)測(cè)模型 城市
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：GavinNeko
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標(biāo)簽： sergilemektedir uygulama emli kten
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：上善若水
本書提供用J B u i l d e r開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序、創(chuàng)建分布式應(yīng)用程序以及編寫J a v a B e a n 組件的高級(jí)資料。它包括下列幾個(gè)部分： • 第一部分是“開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序”，它提供關(guān)于使用J b u i l d e r的D a t a E x p r e s s數(shù)據(jù) 庫(kù)體系結(jié)構(gòu)的信息，并解釋原始數(shù)據(jù)組件和類之間的相互關(guān)系，以及怎樣使用它 們來創(chuàng)建你的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序。它還解釋怎樣使用Data Modeler(數(shù)據(jù)模型器)和 Application Generator（應(yīng)用程序生成器）創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶機(jī)/服務(wù)器應(yīng)用程 序。 • 第二部分是“開發(fā)分布式應(yīng)用程序”，它提供關(guān)于使用ORB Explorer、用J B u i l d e r 創(chuàng)建多級(jí)的分布應(yīng)用程序、調(diào)試分布式應(yīng)用程序、用J a v a定義C O R B A接口以及 使用s e r v l e t等的信息。 • 第三部分是“創(chuàng)建J a v a B e a n”，它解釋怎樣開發(fā)新的J a v a B e a n組件，描述在組件 開發(fā)中涉及的任務(wù), 怎樣使用B e a n s E x p r e s s創(chuàng)建新的J a v a B e a n，以及關(guān)于屬性、 事件、B e a nIn f o類和其他方面的詳細(xì)情況。
標(biāo)簽： 8226 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用程序 分
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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