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  • 此源代碼為UC/OS-II移植到51單片機的源代碼.包括OS_CPU.H,OS_CPU_C.C,OS_CPU_A.S三個主要文件

    此源代碼為UC/OS-II移植到51單片機的源代碼.包括OS_CPU.H,OS_CPU_C.C,OS_CPU_A.S三個主要文件

    標簽: OS_CPU_C OS_CPU_A OS_CPU OS-II

    上傳時間: 2015-04-19

    上傳用戶:王楚楚

  • Preliminary User’s Manual NU85ET 32-Bit Microprocessor Core Hardware Document No. A15015EJ3V0UM0

    Preliminary User’s Manual NU85ET 32-Bit Microprocessor Core Hardware Document No. A15015EJ3V0UM00 (3rd edition) Date Published March 2002 N CP(N) Printed in Japan © 2000 NU85ET NDU85ETV14

    標簽: Microprocessor Preliminary Document Hardware

    上傳時間: 2014-01-11

    上傳用戶:pompey

  • J2ME Game is s 3d game ,ACT kind can be uncomplile

    J2ME Game is s 3d game ,ACT kind can be uncomplile

    標簽: uncomplile J2ME Game game

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:遠遠ssad

  • FinC is Fava in C! A C-like syntax language. It s designed to apply to embededd system.

    FinC is Fava in C! A C-like syntax language. It s designed to apply to embededd system.

    標簽: designed embededd language C-like

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:zhenyushaw

  • s數據機構中的常出算法

    s數據機構中的常出算法,建樹后實現中序遍歷,從而實現其他的轉化

    標簽: 數據 機構 算法

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:shinesyh

  • for lattice s vhdl

    for lattice s vhdl

    標簽: lattice vhdl for

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:bcjtao

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • In case you haven t realized it, building computer systems is hard. As the complexity of the system

    In case you haven t realized it, building computer systems is hard. As the complexity of the system gets greater, the task of building the software gets exponentially harder. As in any profession, we can progress only by learning, both from our mistakes and from our successes. This book represents some of this learning written in a form that I hope will help you to learn these lessons quicker than I did, or to communicate to others more effectively than I did before I boiled these patterns down.

    標簽: complexity the building computer

    上傳時間: 2015-04-25

    上傳用戶:tyler

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