·作 者： [美]Douglas Boling 著出 版 社： 北京大學(xué)出版社出版時(shí)間： 1999-8-1字 數(shù)： 1040000版 次： 1頁(yè) 數(shù)： 746印刷時(shí)間： 1999/08/01開(kāi) 本：印 次：紙 張： 膠版紙I S B N ： 9787301041864 內(nèi)容簡(jiǎn)介我是在1996年秋MicrosoftWindows CE發(fā)行之前開(kāi)始了解這個(gè)軟件的。作為
標(biāo)簽： Windows WinCE nbsp CE
上傳時(shí)間： 2013-07-09
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·作 者： 楊宗德 編著出 版 社： 北京大學(xué)出版社出版時(shí)間： 2007-9-1 字 數(shù)： 351000 版 次： 1 頁(yè) 數(shù)： 233 印刷時(shí)間： 2007/09/01 紙 張： 膠版紙 I S B N ： 9787301125304 包 裝： 平裝 內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)是一本介紹ARM處理器原理與底層程序開(kāi)發(fā)實(shí)例的教材，涉及嵌入式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、嵌入式處理器及操作系統(tǒng)基本概念、ARM處理器原理及應(yīng)
標(biāo)簽： ARM 嵌入式 系統(tǒng)原理
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·作 者： 袁任光 I S B N： 7111144716 頁(yè) 數(shù)： 676 開(kāi) 本： 32開(kāi) 重 量： 460克 封面形式： 簡(jiǎn)裝本 出 版 社： 機(jī)械工業(yè)出版社 本社特價(jià)書(shū) 出版日期： 2004-7-1 定 價(jià)： 30元
標(biāo)簽： 258 電動(dòng)機(jī) 控制電路
上傳時(shí)間： 2013-07-05
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·作 者： 三菱電機(jī)株式會(huì)社 I S B N： 7118019917 頁(yè) 數(shù)： 176 開(kāi) 本： 大16開(kāi) 封面形式： 簡(jiǎn)裝本 出 版 社： 國(guó)防工業(yè)出版社 本社特價(jià)書(shū) 出版日期： 2001-7-1 定 價(jià)： 40元 變頻器原理與應(yīng)用教程 內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)
標(biāo)簽： 變頻器原理 應(yīng)用教程
上傳時(shí)間： 2013-08-01
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旅行家問(wèn)題 一個(gè)旅行家想駕駛汽車(chē)以最少的費(fèi)yi 用從一個(gè)城市到另一個(gè)城市（假設(shè)出發(fā)時(shí)油箱是空的）。給定兩個(gè)城市之間的距離為D1、汽車(chē)油箱的容量為C(以升為單位），每升汽油能行駛的距離為 D2，出發(fā)點(diǎn)每升汽油價(jià)格P和沿途油站數(shù)N（N可以為零），油站i離出發(fā)點(diǎn)距離Di,每升汽油價(jià)格Pi(i=1,2...N)。計(jì)算結(jié)果四舍五入至小數(shù)點(diǎn)后兩位。 如果無(wú)法到達(dá)目的地，則輸出“No Solution"。
上傳時(shí)間： 2015-02-14
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Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒(méi)有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對(duì)各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時(shí)間： 2015-03-16
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Routine mampres: To obtain amplitude response from h(exp(jw)). input parameters: h :n dimensioned complex array. the frequency response is stored in h(0) to h(n-1). n :the dimension of h and amp. fs :sampling frequency (Hz). iamp:If iamp=0: The Amplitude Res. amp(k)=abs(h(k)) If iamp=1: The Amplitude Res. amp(k)=20.*alog10(abs(h(k))). output parameters: amp :n dimensioned real array. the amplitude-frequency response is stored in amp(0) to amp(n-1). Note: this program will generate a data file "filename.dat" . in chapter 2
標(biāo)簽： dimensione parameters amplitude response
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：xfbs821
《算法分析與設(shè)計(jì)》中的 “矩陣連乘程序”給定n個(gè)矩陣｛A1,A2,…,An｝，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2 ,…,n-1。由于矩陣滿足乘法的結(jié)合律，根據(jù)加括號(hào)的如何確定計(jì)算矩陣連乘積的計(jì)算次序，使得依此次序計(jì)算矩陣連乘積需要的數(shù)乘次數(shù)最少。
上傳時(shí)間： 2015-11-22
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很好的搜索： 給你很多長(zhǎng)度不定的木棒，將他們分成幾組，每組中的總長(zhǎng)度作為這組的標(biāo)示值，請(qǐng)給出一種分組方法，能使得所有標(biāo)示值中的最小值最大。 Input 多組，每組兩行，第一行是一個(gè)N和K，代表有N根木棒，分成K組，第二行是N個(gè)數(shù)字，代表木棒的長(zhǎng)度。（N不超過(guò)100，K不超過(guò)20，每根木棒長(zhǎng)度不超過(guò)1000） Output 輸出所有標(biāo)示值中的最小值的最大值。 Sample Input 5 3 1 3 5 7 9 5 3 89 59 68 35 29 Sample Output 8 89
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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給定n個(gè)矩陣{A1,A2,…,An}，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察這n個(gè)矩陣的連乘積A1A2…An。由于矩陣乘法滿足結(jié)合律，故計(jì)算矩陣的連乘積可以有許多不同的計(jì)算次序，這種計(jì)算次序可以用加括號(hào)的方式來(lái)確定。若一個(gè)矩陣連乘積的計(jì)算次序完全確定，則可以依此次序反復(fù)調(diào)用2個(gè)矩陣相乘的標(biāo)準(zhǔn)算法（有改進(jìn)的方法，這里不考慮）計(jì)算出矩陣連乘積。若A是一個(gè)p×q矩陣，B是一個(gè)q×r矩陣，則計(jì)算其乘積C=AB的標(biāo)準(zhǔn)算法中，需要進(jìn)行pqr次數(shù)乘。
上傳時(shí)間： 2016-06-18
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