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P T 2 2 5 7 詳細中文資料

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上傳時間： 2014-01-01

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P T 2 2 5 8 詳細英文資料

P T 2 2 5 8 詳細英文資料

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上傳時間： 2013-12-20

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從數(shù)組中任取一個元素 p (可隨機取,現(xiàn)在以取第一個為例).以P作為主元,對數(shù)組進行劃分 ,前一部分小于 P,后一部分大于p.最后劃分處存儲p,然后分別對劃分后的前一部分和后一部分遞歸調(diào)用.

從數(shù)組中任取一個元素 p (可隨機取,現(xiàn)在以取第一個為例).以P作為主元,對數(shù)組進行劃分 ,前一部分小于 P,后一部分大于p.最后劃分處存儲p,然后分別對劃分后的前一部分和后一部分遞歸調(diào)用. 算法平均時間復(fù)雜度: O(nlogn)

標簽： 分 p. 數(shù)組元素

上傳時間： 2013-12-22

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云臺解碼器派爾高P協(xié)議

云臺解碼器派爾高P協(xié)議，為原版協(xié)議，開發(fā)人員請注意其最后位校驗，為異或校驗，不是求和校驗，這里很容易發(fā)生錯誤，我們在開發(fā)產(chǎn)品的時候搞錯，頭很大

標簽： 解碼器協(xié)議

上傳時間： 2014-01-16

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基于P-Q分解法的潮流計算適合初學(xué)者學(xué)習(xí)程序簡單易懂

基于P-Q分解法的潮流計算適合初學(xué)者學(xué)習(xí)程序簡單易懂

標簽： P-Q 分解流計算初學(xué)者

上傳時間： 2013-12-20

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該文設(shè)計的 D S P最小系統(tǒng)可應(yīng)用于教學(xué)

該文設(shè)計的 D S P最小系統(tǒng)可應(yīng)用于教學(xué)，本科生通過在此硬件平臺上實現(xiàn) F S K的調(diào) 制及 F I R濾波器的實現(xiàn)兩個實驗，可以掌握 D S P硬件調(diào)試方法，增加對 D S P開發(fā)過程，以及 D S P基本算法實現(xiàn) 的理解。文中所設(shè)計的 D S P最小系統(tǒng) 由 T I公司的定點 D S P芯片 T MS 3 2 0 V C 5 4 0 2及其相關(guān)電源和時鐘電路、片外擴展存儲器、A ／ D、D ／ A、標準 U A R T接口構(gòu)成

標簽： 最小系統(tǒng) 應(yīng)用于

上傳時間： 2016-10-09

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用C編寫的S-P表分析的算法

用C編寫的S-P表分析的算法，可以用來分析班級學(xué)生的成績情況

標簽： S-P 編寫分算法

上傳時間： 2016-10-10

上傳用戶：xiaodu1124
停車誘導(dǎo)系統(tǒng)中車位預(yù)測模型的研究摘要研究城市停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的停車車位占有率預(yù)測問題。首先提出墓于B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車位占有預(yù)測模型

停車誘導(dǎo)系統(tǒng)中車位預(yù)測模型的研究摘要研究城市停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的停車車位占有率預(yù)測問題。首先提出墓于B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車位占有預(yù)測模型，同時將自適應(yīng) 學(xué)習(xí)速率調(diào)整法和加入動量項方法用于改善基本B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化了學(xué)習(xí)速率，減少了訓(xùn)練過程的震蕩趨勢，改善了網(wǎng)絡(luò)的收效隆。以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)了停車位的智能預(yù)測 0最后，進行了多種方法比對實驗

標簽： 停車誘導(dǎo) 預(yù)測模型城市

上傳時間： 2013-12-17

上傳用戶：GavinNeko
概述了 GPS 全球定位系統(tǒng)的基本原理系統(tǒng)組成著重介紹了通訊碼制 C/A 碼和P碼然后介紹了 GPS 定位系統(tǒng)在本人正在進行的課題陸地自主車和半自主遙控導(dǎo)彈靶車兩個系統(tǒng)中的應(yīng)用并

概述了 GPS 全球定位系統(tǒng)的基本原理系統(tǒng)組成著重介紹了通訊碼制 C/A 碼和P碼然后介紹了 GPS 定位系統(tǒng)在本人正在進行的課題陸地自主車和半自主遙控導(dǎo)彈靶車兩個系統(tǒng)中的應(yīng)用并給出一個 GPS 信號接收和處理的 C 源程序

標簽： GPS 全球定位系統(tǒng) P碼系統(tǒng)組成

上傳時間： 2013-12-19

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貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對于多屬性的數(shù)據(jù)集

貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對于多屬性的數(shù)據(jù)集，計算 P(X|Ci) 的開銷非常大，為減低計算復(fù)雜度，我們做條件獨立的假設(shè)，即給定元組的類標號，假定屬性值有條件地相互獨立，即在屬性間不存在依賴關(guān)系。此程序僅為算法的一個實現(xiàn)，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器

標簽： 貝葉斯算法貝葉斯定理數(shù)據(jù)集

上傳時間： 2016-10-21

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