ITU-T音頻格式編解碼代碼，包括：G.711 G.721 G.723, 其中G723還支持16kbit/s 24kbit/s 40kbit/s幾種碼率。g72x.h g711.h是共用的頭文件。
上傳時間： 2013-12-16
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用戶名：liuxinrui 密碼：zhongyong 您可以在 linux 系統上運行 main.exe 文件 IP 應設為192.168.0.1 重新編譯請在linux終端提示符后輸入 g++ -lsybdb -lcurses -o 1.exe main.cpp clsMain.cpp clsConn.cpp clsTrade.cpp clsSupplier.cpp clsProduct.cpp 把數據庫文件 DepartmentalStore.sql 拖放到 SQL SERVER 的查詢分析器中并執行 把數據庫文件 測試.sql 拖放到 SQL SERVER 的查詢分析器中并執行 本軟件提供詳細的設計文檔，供學習之用
標簽： linux liuxinrui zhongyong main
上傳時間： 2014-01-18
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ADC的源程式，把51的正負極接至ADC，再將ADC.asm檔compile後，ACD便會產生將類比轉成數位訊號的效果
上傳時間： 2013-12-31
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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
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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
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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
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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
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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
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用匯編語言編寫的一個簡單的學生成績管理系統，用戶有6種選擇： （1） 按’m’，則顯示功能菜單。 （2） 按’L’，則顯示學生姓名和各學科成績（數學，英語，語文）。每次顯示10條記錄并暫停，按’g’繼續顯示余下記錄。 （3） 按’I’，則可按格式插入記錄到規定文件中。 （4） 按’M’，則可按格式修改記錄。 （5） 按’D’，輸入行數，清空該行指定的記錄。 （6） 按’Q’，按格式輸入學生姓名進行查詢，列出該生的成績記錄。 （7） 按’E’，則退出程序。
上傳時間： 2013-12-24
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DELPHI basicCtrl+NUM 直接將光標跳到NUM處，NUM是用Ctrl+Shift+NUM設置的標號。 NUM不能用小鍵盤。 Ctrl+Home 將光標移至文件頭。 Ctrl+End 將光標移至文件尾。 Ctrl+B Buffer List窗口。 Ctrl+I 同Tab鍵。 Ctrl+M 同Enter鍵。 Ctrl+N 同Enter鍵，但光標位置保持不變。 Ctrl+T 刪除光標右邊的一個單詞。 Ctrl+Y 刪除光標所在行。 Ctrl+Shift+↑ 光標在函數體內時，將光標快速移至當前函數聲明處。 Ctrl+Shift+↓ 光標在函數聲明行時，將光標快速移至函數定義處。 Ctrl+Shift+C 聲明一個過程或函數后，直接生成過程或函數的名稱、begin、end Ctrl+Shift+E 光標在Edit窗口和Explorer窗口間切換。 Ctrl+Shift+G 插入GUID。 Ctrl+Shift+J 彈出Delphi語句提示窗口，選擇所需語句將自動完成一條語句。 Ctrl+Shift+T 在光標行加入To-Do注釋。 Ctrl+Shift+Y 刪除光標之后至本行末尾之間的文本。 Ctrl+F3 Call Stack窗口。 Ctrl+F4 等于File菜單中的Close項。
上傳時間： 2014-11-26
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