泊松分布是一種常用的離散型概率分布，數(shù)學(xué)期望為m的泊松分布的分布函數(shù)定義如下： P(m, k) = mk * e-m/k! (k = 0, 1, 2, 3, …) 對于給定的m和k (0<m<2000, 0<= k < 2500)，計算其概率，以科學(xué)格式輸出，保留小數(shù)點后6位有效數(shù)字。
上傳時間： 2017-06-14
上傳用戶：wpwpwlxwlx
kullan?m k?lavuzu Keil derleyici. atmel fla? ayg?t? okuma ve yazma
上傳時間： 2016-03-07
上傳用戶：1131268854
Chu序列、Bjork序列、P序列實現(xiàn) % cazac_creat 生成cazac序列 % signal_length:生成cazac信號長度 N % cazac_seq:生成的cazac序列 % sig_num:序列個數(shù) M % k=signal_length-1; % seq_switch: % 1:Chu M<=N-1 % 2:P M<=N % 3:Bjorck M<=N
上傳時間： 2021-11-11
上傳用戶：BY1902082
企鵝推冰塊游戲,A,D左右移動.K,M上下移動
標(biāo)簽： 移動
上傳時間： 2015-01-10
上傳用戶：王者A
K-均值聚類算法的編程實現(xiàn)。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個時間復(fù)雜度是相當(dāng)客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優(yōu)的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
最優(yōu)合并問題 給定K個排好序的序列s1,s2,...,sk,用2 路合并算法將這k個序列合并成一個序列。 假設(shè)所采用的2路合并算法合并2個長度分另為m 和n的序列需要m+n-1次比較。試設(shè)計一個算法確定合并這個序列的最優(yōu)合并順序，使所需的總比較次數(shù)最少。
上傳時間： 2014-11-29
上傳用戶：a3318966
針對M/PH/1(k)排隊系統(tǒng)推導(dǎo)出該排隊系統(tǒng)在任意時刻、到達時刻、退去時刻的隊列長度狀態(tài)概率分布、平均隊列長度、以及平均等待時間，并編寫程序進行數(shù)值計算，并對M/E2/1(k), M/M/1(k), M/H2/1(k)排隊系統(tǒng)的性能進行數(shù)值比較。
標(biāo)簽： 排隊系統(tǒng) 隊列 長度 PH
上傳時間： 2013-11-30
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通過保存已經(jīng)計算出來的結(jié)果,此方法的時間復(fù)雜度僅為O(m^2).如果采用遞歸編程(大多數(shù)人都會首先想到遞歸方法),則時間復(fù)雜度將高達O(k^m). 1.18
上傳時間： 2015-08-12
上傳用戶：cjf0304
脫機手寫體識別Matlab源程序 包括特征提取、bayes分類器、K近鄰分類及最近鄰分類。 TestScriptRecognition.m：測試代碼 ScriptFeaExtract.m ：特征提取 KNearestEstimate.m ：K近鄰估計 NearestEstimate.m : 最近鄰估計 BayesTrain.m ：訓(xùn)練bayes分類器 Bayes.m ：測試bayes分類器 CrossValidate.m ：m交叉驗證
標(biāo)簽： TestScriptRecognition ScriptFeaExtract Matlab bayes
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：王慶才
單純形法算法,int K,M,N,Q=100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[50],Indexg,Indexl,Indexe float Sum,A[50][50],B[50],C[50]
標(biāo)簽： 50 Indexg Indexe Indexl
上傳時間： 2013-12-22
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