Delphi2005 B/S程序設(shè)計(jì)技巧集（23--28） 現(xiàn)在delphi 2005 B/S的書籍資料太少，幾乎沒有可參考的資料，這在一定程度上限制了delphi 2005的使用，相反C#，ASP的書籍資料到處都是。通過幾個(gè)月的學(xué)習(xí)也算是總結(jié)了一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，從現(xiàn)在起我將陸續(xù)將ASP和C#的例子、技巧翻譯到delphi 2005下面，希望對大家的學(xué)習(xí)和工作有幫助，畢竟.Net是一種發(fā)展趨勢。我將不定期寫新的內(nèi)容，同時(shí)，如果你在工作或?qū)W習(xí)中有什么問題，我也會(huì)將問題加入本篇文章，另外，一個(gè)人的能力畢竟有限，也希望大家共同來解決問題。 宋雨炫
標(biāo)簽： 2005 Delphi delphi 23
上傳時(shí)間： 2015-06-23
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Delphi2005 B/S程序設(shè)計(jì)技巧集（29--33） 現(xiàn)在delphi 2005 B/S的書籍資料太少，幾乎沒有可參考的資料，這在一定程度上限制了delphi 2005的使用，相反C#，ASP的書籍資料到處都是。通過幾個(gè)月的學(xué)習(xí)也算是總結(jié)了一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，從現(xiàn)在起我將陸續(xù)將ASP和C#的例子、技巧翻譯到delphi 2005下面，希望對大家的學(xué)習(xí)和工作有幫助，畢竟.Net是一種發(fā)展趨勢。我將不定期寫新的內(nèi)容，同時(shí)，如果你在工作或?qū)W習(xí)中有什么問題，我也會(huì)將問題加入本篇文章，另外，一個(gè)人的能力畢竟有限，也希望大家共同來解決問題。 宋雨炫
標(biāo)簽： 2005 Delphi delphi 29
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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Delphi2005 B/S程序設(shè)計(jì)技巧集（34--36） 現(xiàn)在delphi 2005 B/S的書籍資料太少，幾乎沒有可參考的資料，這在一定程度上限制了delphi 2005的使用，相反C#，ASP的書籍資料到處都是。通過幾個(gè)月的學(xué)習(xí)也算是總結(jié)了一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，從現(xiàn)在起我將陸續(xù)將ASP和C#的例子、技巧翻譯到delphi 2005下面，希望對大家的學(xué)習(xí)和工作有幫助，畢竟.Net是一種發(fā)展趨勢。我將不定期寫新的內(nèi)容，同時(shí)，如果你在工作或?qū)W習(xí)中有什么問題，我也會(huì)將問題加入本篇文章，另外，一個(gè)人的能力畢竟有限，也希望大家共同來解決問題。 宋雨炫
標(biāo)簽： 2005 Delphi delphi 34
上傳時(shí)間： 2014-06-15
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M AT L A B是一個(gè)可視化的計(jì)算程序，被廣泛地使用于從個(gè)人計(jì)算機(jī)到超級(jí)計(jì)算機(jī)范圍內(nèi) 的各種計(jì)算機(jī)上。matlab學(xué)習(xí)手冊
上傳時(shí)間： 2015-06-24
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g729b_pc.rar是G729語音壓縮標(biāo)準(zhǔn)的附件B的C語言實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)源代碼。
上傳時(shí)間： 2015-06-25
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含t h r e a d x,u c o s 的b s p
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上傳時(shí)間： 2015-06-29
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98年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題"水災(zāi)巡視問題"模擬退火算法。
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 巡視 競賽
上傳時(shí)間： 2015-06-29
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98年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題"水災(zāi)巡視問題"模擬退火算法。
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 巡視 競賽
上傳時(shí)間： 2015-06-29
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％96年中國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題:洗衣機(jī)
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 競賽 洗衣機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號(hào)數(shù)目M=2，時(shí)間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、和起始機(jī)率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機(jī)率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求一個(gè)狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
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