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SAP,ERP物流與運(yùn)營統(tǒng)一化

  • svm的一個可執行程序

    svm的一個可執行程序,可以進行預測、歸一化、并進行訓練和測試

    標簽: svm 可執行 程序

    上傳時間: 2015-10-11

    上傳用戶:skhlm

  • 網絡游戲私服架設錄像+樂都奇跡(MU)服務端

    網絡游戲私服架設錄像+樂都奇跡(MU)服務端,有興趣的朋友可以自己架著玩一玩

    標簽: 網絡游戲 錄像 服務端

    上傳時間: 2014-11-18

    上傳用戶:waizhang

  • C語言程序設計_pdf C語言是目前流行的通用程序設計語言

    C語言程序設計_pdf C語言是目前流行的通用程序設計語言,是許多計算機專業人員和計算機的愛好者學習程序設計語言的首選。 本書共10章,分別介紹了C語言的算法基礎、基本概念和如何利用C語言進行程序設計。通過大量的實例介紹了C語言的精華,特別針對目前C語言的發展,精心策劃了C語言的綜合應用、圖形與動畫的設計、音樂的演奏等。 從結構化程序設計到面向對象的程序設計,其發展前景是不以人的意志為轉移的。為了使學生盡快地掌握并順利地過渡面向對象的程序設計方法,我們專門編寫了介紹C++入門知識的一章,以使本教材更加完美。 本書的作者都是長期在高校從事計算機基礎教育的一線教師,有豐富的教學經驗和寫作經驗,書中文字流暢、通俗易懂、概念清楚、深入淺出、例題豐富,書后的附錄專門配有每章的練習供讀者選用。 此書可作為普通高校本、專科學生的教學用書,也可供一般工程技術人員自學使用。

    標簽: C語言 程序設計 程序設計語言

    上傳時間: 2013-11-30

    上傳用戶:myworkpost

  • netlink編程

    netlink編程,是linux下用戶態和內核通訊的一種有效方法

    標簽: netlink 編程

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:zhaoq123

  • MFC深入淺出教程

    MFC深入淺出教程,下面是作者的前言: 我曾寫一本關于MFC的書,分析了MFC的結構和設計(《MFC深入淺出》),華中理工大學出版。書的內容建立在對MSDN和MFC SOURCE CODE的大量分析上,該書對于希望學習MFC的人來說,是較有價值的。可惜出版社好象只在幾個城市針對學生作銷售,雖然學生反應不錯,但是外界知道不多。

    標簽: MFC 教程

    上傳時間: 2015-10-20

    上傳用戶:z754970244

  • 這是一個演示冒泡排序的程序。非常合適c#的初學者

    這是一個演示冒泡排序的程序。非常合適c#的初學者,也很清楚的演示了冒泡排序每一步的過程。

    標簽: 排序 初學者 程序

    上傳時間: 2015-10-20

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 3GPP LTE采用的信道仿真模型

    3GPP LTE采用的信道仿真模型,目前在3GPP中的提案均采用這一種信道模型,源碼是經過國外著名大學和公司聯合完成的,極具珍藏價值。

    標簽: 3GPP LTE 信道仿真 模型

    上傳時間: 2015-10-21

    上傳用戶:wfeel

  • 實現矩陣的Cholesky分解,用Cholesky分解求ARMA模型的參數并作譜估計,利用分裂基算法求復序列 的DFT.將得到的 解卷繞

    實現矩陣的Cholesky分解,用Cholesky分解求ARMA模型的參數并作譜估計,利用分裂基算法求復序列 的DFT.將得到的 解卷繞,得到無跳變的相頻特性.計算七類窗函數并給出歸一化對數幅頻曲線

    標簽: Cholesky ARMA DFT 分解

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:SimonQQ

  • 該程序是用Delphi開發的斑馬打印機支持系統

    該程序是用Delphi開發的斑馬打印機支持系統,該程序將系統中的數據發送至一數據源中,斑馬打印機從數據源中抓取數據,然后做打印!

    標簽: Delphi 程序 打印機 支持系統

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:gououo

  • 貝葉斯分類器是一種最優分類器

    貝葉斯分類器是一種最優分類器,它假設基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數,然后基于最小錯誤率分類準則進行分類。一般假設概率密度函數是正態分布,因為正態分布數學基礎較好。問題就轉化為正態分布參數的估計問題。幸運的是,參數估計問題已經被很好的解決了。 基于正態分布的協方差的不同,正態概率分布型的貝葉斯分類器可分為:歐式距離分類器、馬氏距離分類器、線性判別分析、對角線性判別分析、二次判別分析和對角二次判別分析。 在具有模式的完整統計知識條件下,按照貝葉斯決策理論進行設計的一種最優分類器。分類器是對每一個輸入模式賦予一個類別名稱的軟件或硬件裝置,而貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯誤概率最小或者在預先給定代價的情況下平均風險最小的分類器。它的設計方法是一種最基本的統計分類方法。 目標:編程實現正態概率分布型的貝葉斯分類器。

    標簽: 分類器 貝葉斯

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:葉山豪

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