據說著名猶太歷史學家 Josephus有過以下的故事：在羅馬人佔領喬塔帕特後，39 個猶太人與Josephus及他的朋友躲到一個洞中，39個猶太人決定寧願死也不要被敵人到，於是決定了一個自殺方式，41個人排成一個圓圈，由第1個人開始報數，每報數到第3人該人就必須自殺，然後再由下一個重新報數，直到所有人都自殺身亡為止。 然而Josephus 和他的朋友並不想遵從，Josephus要他的朋友先假裝遵從，他將朋友與自己安排在第16個與第31個位置，於是逃過了這場死亡遊戲。
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：王慶才
中心點漂移是一種非監督聚類算法（與k-means算法相似，但應用范圍更廣些),可用于圖像分割，基于Matlab實現的源碼。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm(similar to k-means algorithm, but can be used in border application fields), can be used for image segmentation. Included is the Matlab implementation source code.
上傳時間： 2016-03-28
上傳用戶：wab1981
微分方程的數值解法MATLAB Matlab. 程序. (. 主程序：. ZCX). global P. t0，Y0，h，N ％輸入初始條件、計算步長和迭代次數. M, K, C ％輸入結構參數. A=[0, I -M
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：D&L37
openCVCam使用教學，包含函數的使用與流程直行
標簽： openCVCam
上傳時間： 2016-04-24
上傳用戶：yimoney
Generate the digital AWGN signal n[k] (sampled n(t)) by generating zero mean Gaussian random variables independently (separately) for each k MATLAB function random.
標簽： generating Generate Gaussian digital
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：sammi
* acousticfeatures.m: Matlab script to generate training and testing files from event timeseries. * afm_mlpatterngen.m: Matlab script to extract feature information from acoustic event timeseries. * extractevents.m: Matlab script to extract event timeseries using the complete run timeseries and the ground truth/label information. * extractfeatures.m: Matlab script to extract feature information from all acoustic and seismic event timeseries for a given run and set of nodes. * sfm_mlpatterngen.m: Matlab script to extract feature information from esmic event timeseries. * ml_train1.m: Matlab script implementation of the Maximum Likelihood Training Module. ?ml_test1.m: Matlab script implementation of the Maximum Likelihood Testing Module. ?knn.m: Matlab script implementation of the k-Nearest Neighbor Classifier Module.
標簽： acousticfeatures timeseries generate training
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：牛布牛
執行步驟1: 執行EX1126程式進入學生考試系統 權限描述: 使用者查詢:於”姓名”中輸入”Arno”,於”學號”中輸入”good”,再按下”使用者查詢” 即可查詢. 修改使用者:於”姓名”中輸入”GUEST”,於”學號”中輸入”0000”,再按下” 修改使用者即可修改: 功能描述: 使用者開始考試,於”姓名”中輸入自己的姓名,於”學號”中輸入學號,再按下” 考試去”即可: 開始考試,同時系統紀錄考生狀態為”1”. 使用者考試,完成後按下”結算成績”,同時系統顯示紀錄考生該科分數,同時清除考生登入狀態,使其無法重覆考試,老師並可查詢考生成績.
上傳時間： 2016-07-31
上傳用戶：chens000
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數據集作為測試對象。
上傳時間： 2014-01-21
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聚類算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。 這里是MAtlab源代碼。
上傳時間： 2013-12-26
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《Java手機程式設計入門》／王森 書號：29014 頁數：約 492 頁 ISBN：957-200-527-8 出版日期：2001年08月25日 出版廠商：知城數位科技股份有限公司 訂價：380 第一章 Java 2 Micro Edition概論陣 第二章 Java程式設計簡介陣 第三章 撰寫您的第一個手機程式陣 第四章 在實體機器上執行MIDlet陣 第五章 J2ME Wireless Toolkit陣 第六章 Motorola A6288手機程式開發陣 第七章 JBuilder MobileSet陣 第八章 MIDP for Palm 第九章 MIDlet的事件處理陣 第十章 MIDP圖形使用者介面程式設計陣 第十一章 MIDP圖形處理陣 第十二章 MIDP資料庫程式設計陣 第十三章 MIDP網路程式設計陣 附錄A MID其他參考資源總整理陣 附錄B Motorola J2ME SDK
上傳時間： 2016-12-01
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