模擬編程高手之路 本書從簡易操作到高級應用,循序漸進的講解模擬編程技術。 目前模擬精靈已由幾百k的小工具成長為一個成熟的開發工具、 模擬編程技術也已經發生了巨大的變化。如果您發現其他資料與本教程描述不符的部份一律以本教程為準。 本書所有內容、示例代碼適用于「模擬精靈2005」 v7.70 以上版本
上傳時間： 2016-05-21
上傳用戶：問題問題
運行： 像主點的空間坐標為 Xs=39795.5 Ys=27476.5 Zs=7572.69 t=-0.00398693 w=0.00211391 k=-0.067578
標簽： 0.00398693 0.00211391 0.067578 39795.5
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：Zxcvbnm
這是K均值算法,采用c語言編寫,K的取值為2,大家可以改變K的值來進行測試
上傳時間： 2016-05-22
上傳用戶：royzhangsz
Ex3-23 親兄弟問題 « 問題描述： 給定n 個整數0 1 1 , , , n- a a a 組成的序列。序列中元素i a 的親兄弟元素k a 定義為： min{ | } k i j n j j i a = a a ³ a < < 。 親兄弟問題要求給定序列中每個元素的親兄弟元素的位置。元素i a 的親兄弟元素為k a 時，稱k 為元素i a 的親兄弟元素的位置。當元素i a 沒有親兄弟元素時，約定其親兄弟元素 的位置為-1。 例如，當n=10，整數序列為6，1，4，3，6，2，4，7，3，5 時，相應的親兄弟元素位 置序列為：4，2，4，4，7，6，7，-1，9，-1。 « 編程任務： 對于給定的n個整數0 1 1 , , , n- a a a 組成的序列，試用抽象數據類型棧，設計一個O(n) 時間算法，計算相應的親兄弟元素位置序列。 « 數據輸入： 由文件input.txt提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示給定給n個整數。 第2 行是0 1 1 , , , n- a a a 。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的與給定序列相應的親兄弟元素位置序列輸出到output.txt 中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 10 4 2 4 4 7 6 7 -1 9 -1 output.txt 6 1 4 3 6 2 4 7 3 5
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：shizhanincc
k-java移動銀行的例子-工商銀行的資料
上傳時間： 2016-05-28
上傳用戶：wuyuying
K-Means動態聚類算法源程序（c++）
上傳時間： 2014-08-17
上傳用戶：PresidentHuang
k-means算法。包括一個測試的4類的測試數據集。
上傳時間： 2016-05-31
上傳用戶：時代電子小智
凱撒密碼的過程,再用配對字母取代訊息里的原始字母位移加密法(shift cipher)：模數計算。Ek(x)=(x+k)mod 26，Dk(y)=(y –k)mod 26 如：k=5 “hello world”加密為：mjqqt….
上傳時間： 2014-01-23
上傳用戶：nairui21
聚類分析程序 k-means 編譯環境 gcc/stl
上傳時間： 2016-06-02
上傳用戶：wfl_yy
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
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