HD7279(c語言)驅動 程序作用：測試Sage Tech.開發板（MCP300）中hd7279鍵盤顯示芯片是否能正常工作 程序功能：按下1號鍵顯示0、1、2、3，按下2號鍵顯示c、d、e、f，按下3號鍵顯示4、5 、6、7 按下4號鍵顯示8、9、a、b，按下0號鍵點亮4個LED燈
上傳時間： 2015-04-08
上傳用戶：xuanjie
本程序實現了數理統計的趨勢面分析，并給出了F,t檢驗，可用作數理統計教材的配套計算
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：caiiicc
44B0的測試程序。此程序為44B0的4*4鍵盤的應用程序，基于中斷0觸發，當按下其中一個鍵時，會把0-F的相應鍵值顯示在8段LED上。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：tuilp1a
世界名牌專業音響網址大全,由東方網絡收集整理,是目前世界音響燈光行業著名公司及名牌產品網址的最新匯編，每一頁的網址都按照公司或產品英文字母的第一個字母而排列，您可以按照公司或名牌產品中英文名稱的關鍵詞進行查找（Ctrl+F快捷鍵），如果沒有搜索結果，您可以直接到東方論壇詢問，我們將幫助您查找。該程序由原來的<世界名牌音響網址>現更名為<世界名牌專業音響網址> ,已從新調整,添加了一些新的網址,刪除了死鍵接,然后再作美化!該電子程序升級為9IASP Audio web V2.8
上傳時間： 2015-04-22
上傳用戶：stvnash
prolog 找路例子程序： === === === === === === Part 1-Adding connections Part 2-Simple Path example | ?- path1(a,b,P,T). will produce the response: T = 15 P = [a,b] ? Part 3 - Non-repeating path As an example, the query: ?- path2(a,h,P,T). will succeed and may produce the bindings: P = [a,depot,b,d,e,f,h] T = 155 Part 4 - Generating a path below a cost threshold As an example, the query: ?- path_below_cost(a,[a,b,c,d,e,f,g,h],RS,300). returns: RS = [a,b,depot,c,d,e,g,f,h] ? RS = [a,c,depot,b,d,e,g,f,h] ? no ==================================
標簽： Part connections example prolog
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ljt101007
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
分而治之方法還可以用于實現另一種完全不同的排序方法，這種排序法稱為快速排序（quick sort）。在這種方法中， n 個元素被分成三段（組）：左段l e f t，右段r i g h t和中段m i d d l e。中段僅包含一個元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此l e f t和r i g h t中的元素可以獨立排序，并且不必對l e f t和r i g h t的排序結果進行合并。m i d d l e中的元素被稱為支點( p i v o t )。圖1 4 - 9中給出了快速排序的偽代碼
上傳時間： 2015-04-27
上傳用戶：kristycreasy
A Java virtual machine instruction consists of an opcode specifying the operation to be performed, followed by zero or more operands embodying values to be operated upon. This chapter gives details about the format of each Java virtual machine instruction and the operation it performs.
標簽： instruction specifying operation performed
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：yiwen213
