武漢理工大學(xué)的WEB技術(shù)課件，講述了JSP的M,V,C三個(gè)層，以及JAVA的一些
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：hasan2015
Huo Chess by Spiros (Spyridon) Kakos (http://www.kakos.com.gr) is a micro chess program in CLI C++ v8.0 that attempts to be smaller in size than the Commodore-era Microchess. The goal is to create the smallest chess program that exists. More versions are to come in the future.
標(biāo)簽： Spyridon program Spiros Chess
上傳時(shí)間： 2016-05-05
上傳用戶：hfmm633
表達(dá)式類型的實(shí)現(xiàn): 1、 一個(gè)表達(dá)式和一顆二叉樹之間，存在著自然的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 2、 假設(shè)算術(shù)表達(dá)式Expression內(nèi)可以含有變量（a～z）、常量（0～9）和二元運(yùn)算符（＋，－，*，/，^）。實(shí)現(xiàn)一下操作。 （1） ReadExpr(E)——以字符序列的形式輸入語(yǔ)法正確的前綴表示式并構(gòu)造表達(dá)式E。 （2） WritrExpr(E)——用帶括弧的中綴表示式輸出表達(dá)式E。 （3） Assign(V,c)——實(shí)現(xiàn)對(duì)變量V的賦值(V=c),變量的初值為0。 （4） Value(E)——對(duì)算術(shù)表達(dá)式E求值。 （5） CompoundExpr(P,E1,E2)——構(gòu)造一個(gè)新的復(fù)合表達(dá)式（E1）P (E2)。
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶：luke5347
實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)信息，。建立哈夫曼樹。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對(duì)明文文件進(jìn)行編碼，并存入目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對(duì)目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）進(jìn)行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
Addfilter is a command-line application which adds and removes filter drivers for a given drive or volume. It is intended to demonstrate how to insert a filter driver into the driver stack of a device. The sample illustrates how to do this by using the SetupDi APIs. The sample works on the x86 platform. It has only been tested in a 32-bit environment. Since Addfilter is not a driver, it does not deal with Plug and Play or Power Management.
標(biāo)簽： command-line application Addfilter drivers
上傳時(shí)間： 2016-05-17
上傳用戶：xzt
基于MATLAB實(shí)現(xiàn)的說(shuō)話人識(shí)別程序，分別用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，對(duì)語(yǔ)音文件進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，效果不錯(cuò)。~..~ 下面說(shuō)明一下bprengong程序： 數(shù)據(jù)分別用來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試兩部分。 具體程序分為兩部分，第一部分為：計(jì)算識(shí)別模型 變量v是mfcc處理以后的矢量。因?yàn)閿?shù)據(jù)可能長(zhǎng)短不一，所以放在同一進(jìn)行截取。p的每一行代表一個(gè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)（共15個(gè)）。變量Pr為每一行的最大最小值。變量T為目標(biāo)值。輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為15。 在訓(xùn)練階段，如果用于訓(xùn)練的輸入訓(xùn)練樣本的類別標(biāo)號(hào)為i（即語(yǔ)音數(shù)據(jù)的標(biāo)號(hào)），則訓(xùn)練時(shí)設(shè)第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的期望輸出設(shè)為1。其余節(jié)點(diǎn)期望輸出均為0。 在識(shí)別時(shí)，當(dāng)一個(gè)未知類別的樣本作用到輸入端時(shí)，考查各輸出節(jié)點(diǎn)的輸出，并將這個(gè)樣本的類別判定為輸出值最大的那個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的類別。
上傳時(shí)間： 2016-05-23
上傳用戶：釣鰲牧馬
此代碼實(shí)現(xiàn)不同圖像顏色制式之間的相互轉(zhuǎn)換，如XYZ<->RGB, 不同標(biāo)準(zhǔn)的RGB<->RGB 以及RGB<->YCbCr之間的轉(zhuǎn)換，包內(nèi)含有matlab仿真代碼m文件、VHDL代碼.v文件以及modelsim仿真的testbench文件，相信對(duì)大家有一定的幫助
上傳時(shí)間： 2016-05-26
上傳用戶：klin3139
基于J2EE技術(shù)的網(wǎng)上商城系統(tǒng)構(gòu)建 本課題以國(guó)家8 6 3引導(dǎo)項(xiàng)目 ， 暨新疆自治區(qū)高新計(jì)劃項(xiàng)目 — 廣匯美居物流園網(wǎng)上 商城系統(tǒng)為背景。旨 在利用先進(jìn)的系統(tǒng)建模思想以及當(dāng)前流行的We b編程技術(shù)，將迭 代式、以用戶需求為驅(qū)動(dòng)和以構(gòu)架為中心的R U P統(tǒng)一開發(fā)過(guò)程的系統(tǒng)建模思想應(yīng)用到 電子商務(wù)系統(tǒng)模型的需求分析和設(shè)計(jì)的各個(gè)階段， 完整地實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的建模過(guò)程。 在 此基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題:數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)訪問(wèn)，MV C模式的應(yīng)用以及統(tǒng)計(jì) 信息的圖表顯示等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了具體的分析和實(shí)現(xiàn)。 本文利用I nt e 川 e 吸 的強(qiáng)大功能，借鑒國(guó)內(nèi)外電子商務(wù)方面的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，分析虛擬店 鋪，網(wǎng)上商城及網(wǎng)上拍賣的功能結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方式， 為廣匯美居物流園的商戶搭建網(wǎng)上虛 擬店鋪，網(wǎng)上商城及網(wǎng)上商品竟拍系統(tǒng)平臺(tái)。該系統(tǒng)經(jīng)過(guò)近半年的使用，實(shí)際應(yīng)用效果 較好。采用的R U P開發(fā)方法和M V c的設(shè)計(jì)模式使系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性大大增強(qiáng)。
標(biāo)簽： J2EE 網(wǎng)上商城 系統(tǒng)構(gòu)建 家
上傳時(shí)間： 2014-12-03
上傳用戶：edisonfather
％ 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(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：我們的船長(zhǎng)
This demonstration illustrates the application of adaptive filters to signal separation using a structure called an adaptive line enhancer (ALE). In adaptive line enhancement, a measured signal x(n) contains two signals, an unknown signal of interest v(n), and a nearly-periodic noise signal eta(n). The goal is to remove the noise signal from the measured signal to obtain the signal of interest.
標(biāo)簽： demonstration application illustrates separation
上傳時(shí)間： 2014-09-08
上傳用戶：2525775
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