無(wú)線(xiàn)數(shù)傳電臺(tái)串口通信C程序源碼 電臺(tái)型號(hào)為深圳友迅達(dá)公司的F201/B無(wú)線(xiàn)數(shù)傳電臺(tái)
標(biāo)簽： 201 無(wú)線(xiàn) 數(shù)傳電臺(tái) 串口通信
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶(hù)：王小奇
A) 實(shí)現(xiàn)虛擬存儲(chǔ)B) 實(shí)現(xiàn)對(duì)文件的按名存取C) 實(shí)現(xiàn)對(duì)文件的按內(nèi)容存取D) 實(shí)現(xiàn)對(duì)文件的 高速輸入輸出(17) 分頁(yè)顯示當(dāng)前文件 ... A) 執(zhí)行SPLIB B) 執(zhí)行SPDOS C) 裝載拼音模塊D) 裝載五筆字型輸入模塊(32) 在漢字輸入狀態(tài)下,按下Shift+a組合鍵后,輸入了＿＿。
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：zhoujunzhen
A.執(zhí)行SPLIB B.執(zhí)行SPDOS C.裝載拼音模塊D.裝載五筆字型輸入模塊32.在漢字輸入狀態(tài)下， 按下Shift+A組合鍵后，輸入了______＿。 ... A.按原代碼方式B.按指定字體C.按標(biāo)準(zhǔn)方式D. 按分欄方式41.FoxBASE啟動(dòng)后，在圓點(diǎn)"."提示符下，執(zhí)行命令文件MAIN.
上傳時(shí)間： 2015-04-02
上傳用戶(hù)：極客
卡爾曼濾波器matlab源代碼。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 這是我課程設(shè)計(jì)時(shí)做的。
標(biāo)簽： function myKalman matlab PY
上傳時(shí)間： 2014-10-28
上傳用戶(hù)：agent
用Matlab軟件以及雅克比迭代和高斯－賽德?tīng)柕夥匠探MAx=b，分析、比較其結(jié)果
上傳時(shí)間： 2015-04-04
上傳用戶(hù)：123456wh
這是一個(gè)分別用Bezier曲線(xiàn)和B樣條曲線(xiàn)進(jìn)行曲線(xiàn)擬合的例子 程序用VB6.0中文版編寫(xiě) 例子中需要一個(gè)窗體和一個(gè)按鈕（使用默認(rèn)的名字） 在本例中，黑色的線(xiàn)條是對(duì)坐標(biāo)系上各點(diǎn)的直接連線(xiàn) 黃色的線(xiàn)僅對(duì)點(diǎn)間連線(xiàn)進(jìn)行近似擬合，并不通過(guò)每一個(gè)點(diǎn)，使用的是B樣條曲線(xiàn) 藍(lán)色的線(xiàn)通過(guò)除第一個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)之外的每一個(gè)點(diǎn)，使用的是Bezier曲線(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-11-06
上傳用戶(hù)：manking0408
//最小二乘法直線(xiàn)擬合 m_FoldList為關(guān)鍵點(diǎn)(x,y)的鏈表 擬合直線(xiàn)方程(Y=kX+b)
標(biāo)簽： m_FoldList 直線(xiàn) kX 最小二乘法
上傳時(shí)間： 2015-04-06
上傳用戶(hù)：as275944189
輸入一個(gè)四位數(shù),共八次機(jī)會(huì),A代表數(shù)字和位置均正確,B代表數(shù)字正確,但位置不正確.比如:A2B1代表三個(gè)數(shù)字正確,兩個(gè)位置也正確
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶(hù)：ukuk
提出了一種基于樣本的分級(jí)檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運(yùn)動(dòng)矢 量的時(shí)空分布特性以進(jìn)一步縮小結(jié)果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗(yàn)證檢索結(jié)果.試驗(yàn)結(jié)果表明,本方法 所需計(jì)算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標(biāo)簽： dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶(hù)：獨(dú)孤求源
Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as kNN, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.
標(biāo)簽： Description Randomness Attribute Filtered
上傳時(shí)間： 2015-04-10
上傳用戶(hù)：ynzfm
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