給定一個帶權有向圖 G=(V,E) ，其中每條邊的權是一個非負實數。 另外，還給定 V 中的一個項點，稱為源。 現在我們要計算從源到所有其他各項點的最短路徑長度。 這里的長度是指路上各邊權之和。 這個問題通常稱為單源最短路徑問題。
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上傳時間： 2014-08-29
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簡簡單單做內嵌窗口 e語言的內嵌窗口源代碼
上傳時間： 2016-01-22
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雷電2修改器.e e語言寫的修改雷電2的源代碼 2007.10.24
上傳時間： 2016-01-22
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本書提供用J B u i l d e r開發數據庫應用程序、創建分布式應用程序以及編寫J a v a B e a n 組件的高級資料。它包括下列幾個部分： • 第一部分是“開發數據庫應用程序”，它提供關于使用J b u i l d e r的D a t a E x p r e s s數據 庫體系結構的信息，并解釋原始數據組件和類之間的相互關系，以及怎樣使用它 們來創建你的數據庫應用程序。它還解釋怎樣使用Data Modeler(數據模型器)和 Application Generator（應用程序生成器）創建數據驅動的客戶機/服務器應用程 序。 • 第二部分是“開發分布式應用程序”，它提供關于使用ORB Explorer、用J B u i l d e r 創建多級的分布應用程序、調試分布式應用程序、用J a v a定義C O R B A接口以及 使用s e r v l e t等的信息。 • 第三部分是“創建J a v a B e a n”，它解釋怎樣開發新的J a v a B e a n組件，描述在組件 開發中涉及的任務, 怎樣使用B e a n s E x p r e s s創建新的J a v a B e a n，以及關于屬性、 事件、B e a nIn f o類和其他方面的詳細情況。
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E鷹新聞發布系統.rar新聞系統相當不錯的系統
上傳時間： 2016-01-25
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Bash coaching e-book for freshman.
標簽： coaching freshman e-book Bash
上傳時間： 2016-01-25
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Linux coaching e-book for linux starter.
標簽： coaching starter e-book Linux
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booster-tree a machine learning method
標簽： booster-tree learning machine method
上傳時間： 2014-06-09
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Boosting is a meta-learning approach that aims at combining an ensemble of weak classifiers to form a strong classifier. Adaptive Boosting (Adaboost) implements this idea as a greedy search for a linear combination of classifiers by overweighting the examples that are misclassified by each classifier. icsiboost implements Adaboost over stumps (one-level decision trees) on discrete and continuous attributes (words and real values). See http://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost and the papers by Y. Freund and R. Schapire for more details [1]. This approach is one of most efficient and simple to combine continuous and nominal values. Our implementation is aimed at allowing training from millions of examples by hundreds of features in a reasonable time/memory.
標簽： meta-learning classifiers combining Boosting
上傳時間： 2016-01-30
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數據結構和算法分析C語言版 E文原版by Mark Allen Wei
上傳時間： 2016-01-31
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