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  • 簡單有限元計算程序。 NJF---結點自由度數 E---彈性模量 NE---單元數 T---板厚度 VM---泊松比 z---實型二維數組

    簡單有限元計算程序。 NJF---結點自由度數 E---彈性模量 NE---單元數 T---板厚度 VM---泊松比 z---實型二維數組,用來存放結點坐標 ZJ---實型二維數組,用來存放每個約束自由度方向和該方向的約束值, ie---實型二維數組,存放布爾矩陣 p---實型一維數組,先存放等效結點載荷,解完方程后存放輸出的結點位移 a,b,a---實型數組,存放各個單元的面積及由結點坐標計算的bi,bj,ci,cj g---實型數組,存放單剛子塊 zk---實型二維數組,存放整剛矩陣

    標簽: NJF NE VM 有限元

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:cuibaigao

  • 一個小的telnet程序與大家共享

    一個小的telnet程序與大家共享,/* 本程序支持如一些參數: * --host IP地址 或者 -H IP地址 * --port 端口 或者 -P 端口 * --back 監聽數量 或者 -B 監聽數量 * --dir 服務默認目錄 或者 -D 服務默認目錄 * --log 日志存放路徑 或者 -L 日志存放路徑 * --daemon 使程序進入后臺運行模式 */

    標簽: telnet 程序

    上傳時間: 2016-11-20

    上傳用戶:515414293

  • 一、 進程控制 1、 定義PCB(可以采用靜態結構或動態結構):包括理論PCB中的基本內容

    一、 進程控制 1、 定義PCB(可以采用靜態結構或動態結構):包括理論PCB中的基本內容,如ID、進程狀態、隊列指針。由于無法實現真正的進程創建功能,在實驗中只需建立PCB,用它代表完整的進程。 2、 定義進程狀態轉換方式:進程的狀態轉換是由進程內部操作或操作系統的控制引起,由于無法實現這些功能,學生可以采用隨機數方法或鍵盤控制方法模擬,并實現對應的控制程序。隨機方法指產生1-6的隨機數,分別代表創建進程(c)、結束進程(e)、進程阻塞(b)、激活進程(w)、調度進程(p)、時間片到(t)等事件;鍵盤模擬方法指定義6種按鍵代表以上6種事件。 3、 根據四種事件處理就緒隊列、阻塞隊列和當前執行中的進程。 每次事件處理后應形象地顯示出當前系統中的執行進程是哪一個,就緒隊列和阻塞隊列分別包含哪些進程。

    標簽: PCB 進程 控制 定義

    上傳時間: 2016-12-23

    上傳用戶:wyc199288

  • 專家點評: Y P7 `. @ {$ r% pa.功能很強大

    專家點評: Y P7 `. @ {$ r% pa.功能很強大,可以看出花了很多心血在算法上,非常好。算法上還有一點瑕疵,例如在刪除一個員工的同時沒有辦法自動建立其他員工的上下級關系,必須刪除全部下級員工,不是非常合理。此外,界面設計過于簡單,應該加強. " W" R+ b* g$ a$ Sb.程序運用了自己的算法來提高Tree控件顯示的速度和資源分配,這個非常值得肯定和鼓勵。* C. c4 D0 e9 ` J$ w# U c.基本實現所有規定的功能,在所有參賽者中唯一熟 : O) l- F6 F9 f) S7 Q. l練使用面向對象設計方式開發程序的工程師,很不錯!程序體現了作者非常扎實的數據結構功底,值得大家學習。工程管理也做得非常好,體現了作者在軟件工程方面也有很深入的研究,該代碼是很好的學習范例。 % G* H$ ~3 W1 ]. e! id.算法的創新是獨特之處(hashtable算法建立),可見作者在數據結構方面的熟練掌握.此程序是很多專家會員學習典范.

    標簽: P7 pa

    上傳時間: 2017-01-19

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • 為 了提高用戶身份認證和授權管理的靈活性

    為 了提高用戶身份認證和授權管理的靈活性,從We b 應用系統的安全性角度出發,討論了 一 種在. N E T F r a me w o r k下保證應用程序安全性的身份驗證和授權模型,并給出了模型的具體實現方法。 該模型利用 F o r ms身份驗證方法對用戶的身份進行鑒別。在授權處理上,模型結合統一資源定位( u . J f o r m R e s o u r c e L o c a t o r , U R L ) 授權模式和用戶所具有的系統角色,分別從頁面級和頁面操作級對用戶的訪問進行 控制。該模型在企業局域網環境內能夠提供比較靈活的身份認證和基于角色的授權服務。實際應用表明, 基于該模型的We b應用系統能夠對用戶的訪問進行有效的控制,從而保證了系統的安全性

    標簽: 用戶 授權 身份認證

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:VRMMO

  • Kullanı lan bazı matlab bilgileri Matlabda kodlar mfile lara yazı lı p kaydedile

    Kullanı lan bazı matlab bilgileri Matlabda kodlar mfile lara yazı lı p kaydedilebilir. Ü st menüden, file, new, mfile. Command windowa yazdı kları nı zı kaydedemezsiniz. Yazdı ğ ı nı z kodu ç alı ş tı rabilmeniz iç in ç alı ş tı ğ ı nı z current directory nin altı na kaydetmelisiniz. Current directory i dosyanı n bulunduğ u yere de gö türebilirsiniz

    標簽: 305 bilgileri kaydedile Matlabda

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:miaochun888

  • 【問題描述】 在一個N*N的點陣中

    【問題描述】 在一個N*N的點陣中,如N=4,你現在站在(1,1),出口在(4,4)。你可以通過上、下、左、右四種移動方法,在迷宮內行走,但是同一個位置不可以訪問兩次,亦不可以越界。表格最上面的一行加黑數字A[1..4]分別表示迷宮第I列中需要訪問并僅可以訪問的格子數。右邊一行加下劃線數字B[1..4]則表示迷宮第I行需要訪問并僅可以訪問的格子數。如圖中帶括號紅色數字就是一條符合條件的路線。 給定N,A[1..N] B[1..N]。輸出一條符合條件的路線,若無解,輸出NO ANSWER。(使用U,D,L,R分別表示上、下、左、右。) 2 2 1 2 (4,4) 1 (2,3) (3,3) (4,3) 3 (1,2) (2,2) 2 (1,1) 1 【輸入格式】 第一行是數m (n < 6 )。第二行有n個數,表示a[1]..a[n]。第三行有n個數,表示b[1]..b[n]。 【輸出格式】 僅有一行。若有解則輸出一條可行路線,否則輸出“NO ANSWER”。

    標簽: 點陣

    上傳時間: 2014-06-21

    上傳用戶:llandlu

  • g a w k或GNU awk是由Alfred V. A h o

    g a w k或GNU awk是由Alfred V. A h o,Peter J.We i n b e rg e r和Brian W. K e r n i g h a n于1 9 7 7年為U N I X創建的a w k編程語言的較新版本之一。a w k出自創建者姓的首字母。a w k語言(在其所有的版本中)是一種具有很強能力的模式匹配和過程語言。a w k獲取一個文件(或多個文件)來查找匹配特定模式的記錄。當查到匹配后,即執行所指定的動作。作為一個程序員,你不必操心通過文件打開、循環讀每個記錄,控制文件的結束,或執行完后關閉文件。

    標簽: V. Alfred GNU awk

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:hwl453472107

  • matlab-均值濾波.中值濾波

    I=imread('fig1.jpg');%從D盤名為myimages的文件夾中讀取。格式為jpg的圖像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入均值為0,方差為0.02的淑鹽噪聲 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始圖像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒鹽噪聲之后的圖像'); %h=ones(3,3)/9; %產生3 × 3的全1數組 %B=conv2(J,h); %卷積運算 %采用MATLAB中的函數對噪聲干擾的圖像進行濾波 Q=wiener2(J,[3 3]); %對加噪圖像進行二維自適應維納濾波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值濾波模板尺寸為3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %進行3 × 3模板的中值濾波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %進行5 × 5模板的中值濾波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %進行7 × 7模板的中值濾波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %進行9 × 9模板的中值濾波 %顯示濾波后的圖像及標題 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板維納濾波后的圖像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值濾波后的圖像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值濾波的圖像');

    標簽: matlab 均值濾波 中值濾波

    上傳時間: 2016-06-02

    上傳用戶:wxcr_1

  • 道理特分解法

    #include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U,L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U,L的第r行,第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; } 

    標簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

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