信息理論用的工具包，算法已經(jīng)很全了matlab編寫的
上傳時間： 2014-10-13
上傳用戶：TF2015
壓縮解壓算法LZ77算法有許多派生算法(這里面包括 LZSS算法)。它們的算法原理上基本都相同，無論是哪種派生算法，LZ77算法總會包含一個動態(tài)窗口（Sliding Window）和一個預(yù)讀緩沖器（Read Ahead Buffer）。動態(tài)窗口是個歷史緩沖器，它被用來存放輸入流的前n個字節(jié)的有關(guān)信息。一個動態(tài)窗口的數(shù)據(jù)范圍可以從 0K 到 64K，而LZSS算法使用了一個4K的動態(tài)窗口。預(yù)讀緩沖器是與動態(tài)窗口相對應(yīng)的，它被用來存放輸入流的前n個字節(jié)，預(yù)讀緩沖器的大小通常在0 – 258 之間。這個算法就是基于這些建立的。用下n個字節(jié)填充預(yù)讀緩存器（這里的n是預(yù)讀緩存器的大小）。在動態(tài)窗口中尋找與預(yù)讀緩沖器中的最匹配的數(shù)據(jù)，如果匹配的數(shù)據(jù)長度大于最小匹配長度 （通常取決于編碼器，以及動態(tài)窗口的大小，比如一個4K的動態(tài)窗口，它的最小匹配長度就是2），那么就輸出一對〈長度（length），距離（distance）〉數(shù)組。長度(length)是匹配的數(shù)據(jù)長度，而距離(distance)說明了在輸入流中向后多少字節(jié)這個匹配數(shù)據(jù)可以被找到。
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：tzl1975
樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類算法，非常簡單有效。k近鄰法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又稱為基于實例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相當(dāng)直觀：Rocchio法來源于信息檢索系統(tǒng)，后來最早由Hull在1994年應(yīng)用于分類[74]，從那以后，Rocchio方法就在文本分類中廣泛應(yīng)用起來。
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：wxhwjf
該代碼是數(shù)據(jù)挖掘里面的決策樹算法 利用ID3理論，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析判斷，計算出各個數(shù)據(jù)的其它對目標(biāo)屬性的重要程度，即計算出每個其它數(shù)據(jù)的信息增益值來將訓(xùn)練數(shù)據(jù)逐步分類，最后得出目標(biāo)分類，從而實現(xiàn)決策樹的生成過程。最后即可利用此決策樹來對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，判斷其目標(biāo)屬性的可能值。
標(biāo)簽： ID3 代碼 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹算法
上傳時間： 2016-03-11
上傳用戶：ljt101007
IDEA 加解密算法.然而，社會對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的高度依賴同時也蘊藏著巨大的風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò)攻擊、網(wǎng)絡(luò)欺詐、網(wǎng)絡(luò)犯罪將會給社會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失和秩序動蕩，甚致會使整個人類社會陷入危機(jī)。因此，網(wǎng)絡(luò)和信息系統(tǒng)的安全保密這一個必須解決的問題，已引起了全球社會的極大關(guān)注。
上傳時間： 2016-03-13
上傳用戶：1159797854
摘 要 1 前 言 2 正 文 4 1. 采用類C語言定義相關(guān)的數(shù)據(jù)類型 4 2. 各模塊的偽碼算法 5 3. 函數(shù)的調(diào)用關(guān)系圖 7 4. 調(diào)試分析 8 5. 測試結(jié)果 9 6. 源程序（帶注釋） 10 總結(jié) 29 參考文獻(xiàn) 30 致謝 31 摘 要 哈夫曼編碼(Huffman Coding)是一種編碼方式，以哈夫曼樹—即最優(yōu)二叉樹，帶權(quán)路徑長度最小的二叉樹，經(jīng)常應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮。在計算機(jī)信息處理中，“哈夫曼編碼”是一種一致性編碼法（又稱"熵編碼法"），用于數(shù)據(jù)的無損耗壓縮。這一術(shù)語是指使用一張?zhí)厥獾木幋a表將源字符（例如某文件中的一個符號）進(jìn)行編碼。 關(guān)鍵詞：哈夫曼；編碼；譯碼，通信
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：kristycreasy
[實驗?zāi)康腯 1. 熟悉圖的存儲結(jié)構(gòu) 2. 掌握圖的最短路徑算法 [實驗內(nèi)容] 用無向網(wǎng)表示學(xué)校的校園景點平面圖，圖中頂點表示主要景點，存放景點的編號、名稱、簡介等信息，圖中的邊表示景點間的道路，存放路徑長度等信息。要求能夠回答有關(guān)景點介紹、游覽路徑等問題。 [實驗要求] 1 查詢各景點的相關(guān)信息； 2 查詢圖中任意兩個景點間的最短路徑。 3 查詢圖中任意兩個景點間的所有路徑。
標(biāo)簽： 實驗 存儲結(jié)構(gòu) 最短路徑 平面圖
上傳時間： 2016-03-18
上傳用戶：jing911003
針對SVM法線特征篩選算法僅考慮法線對特征篩選的貢獻(xiàn),而忽略了特征分布對特征篩選的貢獻(xiàn)的不足,在對SVM法線算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,基于特征在正、負(fù)例中出現(xiàn)概率的不同提出了加權(quán)SVM法線算法,該算法考慮到了法線和特征的分布.通過試驗可以看出,在使用較小的特征空間時,與SVM法線算法和信息增益算法相比,加權(quán)SVM法線算法具有更好的特征篩選性能.
上傳時間： 2016-03-19
上傳用戶：wyc199288
zigbee路由算法采用AODV(Ad hoc On Demand Distance Vetor)算法。每個路由器維護(hù)一張路由表，并定期與其鄰居路由器交換路由信息，根據(jù)最小路由矢量更新自己的路由表。應(yīng)用層框架定義監(jiān)護(hù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點協(xié)議。
標(biāo)簽： Distance zigbee Demand Vetor
上傳時間： 2016-03-21
上傳用戶：PresidentHuang
學(xué)生基本注冊信息管理系統(tǒng),（1）用戶名與密碼的輸入，再進(jìn)行登陸驗證，連續(xù)登錄三次不成功，退出。 （2）建立一個學(xué)生基本注冊信息的鏈表。 （3）選擇要進(jìn)行的操作：a、注冊，建立一個鏈表的新結(jié)點，并以 新結(jié)點作為鏈表的表頭 b、查詢，分為按學(xué)號、姓名、性別、年齡、專業(yè)、班級和年級查詢 ，并顯示所查到的信息 c、修改，用新的信息替換以前的信息 d、刪除，為了保護(hù)鏈表的表頭，用一個結(jié)構(gòu)類似堆棧的指針實現(xiàn)，此處排除了刪除棧頂元素的特殊情況 e、排序，用起泡排序算法實現(xiàn)將學(xué)號從小到大排序 f、退出
標(biāo)簽： 信息管理系統(tǒng) 用戶 密碼 輸入
上傳時間： 2016-03-30
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