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W1

  • 1、深度優先搜索遍歷圖的算法:首先訪問指定的起始頂點V0

    1、深度優先搜索遍歷圖的算法:首先訪問指定的起始頂點V0,從V0出發,訪問V0的一個未被訪問過的鄰接頂點W1,再從W1出發,訪問W1的一個未被訪問過的頂點W2,然后從W2出發,訪問W2的一個未被訪問過鄰接頂點W3,依次類推,直到一個所有鄰接點都被訪問過為止。

    標簽: 深度優先搜索 算法 訪問

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:ayfeixiao

  • 2、廣度優先搜索遍歷圖的算法:首先訪問指定的起始頂點V0

    2、廣度優先搜索遍歷圖的算法:首先訪問指定的起始頂點V0,從V0出發,訪問V0的所有未被訪問過的鄰接頂點W1,W2……,Wk,然后再依次從W1,W2……,Wk出發,訪問它們的所有未被訪問過的鄰接頂點,依次類推,直到圖中所有未被訪問過的鄰接頂點都被訪問過為止。

    標簽: 搜索 算法 訪問

    上傳時間: 2013-12-08

    上傳用戶:2404

  • Batch version of the back-propagation algorithm. % Given a set of corresponding input-output pairs

    Batch version of the back-propagation algorithm. % Given a set of corresponding input-output pairs and an initial network % [W1,W2,critvec,iter]=batbp(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) trains the % network with backpropagation. % % The activation functions must be either linear or tanh. The network % architecture is defined by the matrix NetDef consisting of two % rows. The first row specifies the hidden layer while the second % specifies the output layer. %

    標簽: back-propagation corresponding input-output algorithm

    上傳時間: 2016-12-27

    上傳用戶:exxxds

  • This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization e

    This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization error. % % [FPE,deff,varest,H] = fpe(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) produces the % final prediction error estimate (fpe), the effective number of % weights in the network if the network has been trained with % weight decay, an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton % Hessian. %

    標簽: generalization calculates prediction function

    上傳時間: 2014-12-03

    上傳用戶:maizezhen

  • % Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt % method. % % If desired, it is p

    % Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt % method. % % If desired, it is possible to use regularization by % weight decay. Also pruned (ie. not fully connected) networks can % be trained. % % Given a set of corresponding input-output pairs and an initial % network, % [W1,W2,critvec,iteration,lambda]=marq(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) % trains the network with the Levenberg-Marquardt method. % % The activation functions can be either linear or tanh. The % network architecture is defined by the matrix NetDef which % has two rows. The first row specifies the hidden layer and the % second row specifies the output layer.

    標簽: Levenberg-Marquardt desired network neural

    上傳時間: 2016-12-27

    上傳用戶:jcljkh

  • This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization e

    This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization error for network % models generated by NNARX, NNOE, NNARMAX1+2, or their recursive % counterparts. % % [FPE,deff,varest,H] = nnfpe(method,NetDef,W1,W2,U,Y,NN,trparms,skip,Chat) % produces the final prediction error estimate (fpe), the effective number % of weights in the network if it has been trained with weight decay, % an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton Hessian. %

    標簽: generalization calculates prediction function

    上傳時間: 2016-12-27

    上傳用戶:腳趾頭

  • 一個簡化的背包問題:一個背包能裝總重量為 T

    一個簡化的背包問題:一個背包能裝總重量為 T,現有 n 個物件,其重量分別為(W1、W2、…、Wn)。問能否從這 n 個物件中挑選若干個物件放入背包中,使其總重量正好為 T ?若有解則給出全部解,否則輸出無解。

    標簽: 背包問題

    上傳時間: 2017-01-16

    上傳用戶:tianyi223

  • 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

  • 一個旅行者有一個最多能用m公斤的背包

    一個旅行者有一個最多能用m公斤的背包,現在有n件物品,它們的重量分別是W1,W2,...,Wn,它們的價值分別為C1,C2,...,Cn.若每種物品只有一件求旅行者能獲得最大總價值。

    標簽: 旅行

    上傳時間: 2017-01-23

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • 中斷方式的A/D采集系統使用ADC0809的通道0

    中斷方式的A/D采集系統使用ADC0809的通道0,接入0-5V的直流電壓,用W1調整模擬電壓值,A/D的轉換結束信號EOC接在8259A的IRQ3上,采集100個數據并存入內存中,同時將采集的16進制數據顯示在數碼管上。請多次調整0-5V的電壓值(旋動W1旋鈕),進行A/D采集,并觀測內存中的數據的變化情況。

    標簽: 0809 ADC 中斷方式 采集系統

    上傳時間: 2014-08-23

    上傳用戶:3到15

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