零件切割問題： 給定一塊寬度為W的矩形板，矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi，寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小？ 任給一個(gè)輸入實(shí)例，能輸出切割所需要的實(shí)際高度并能用圖形演示切割的過程
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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零件切割問題 給定一塊寬度為W的矩形板，矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi，寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小？
上傳時(shí)間： 2014-08-28
上傳用戶：龍飛艇
wdm驅(qū)動(dòng)開發(fā)設(shè)計(jì)手冊(cè)的完整源碼, 網(wǎng)上少有
標(biāo)簽： wdm 驅(qū)動(dòng) 手冊(cè)
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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pyformat.zip包中有兩個(gè)文件夾，pyformat_src文件夾里的為源代碼，pyformat_dist文件夾里的為編譯后的exe可執(zhí)行程序，另外每個(gè)文件夾里都放了一個(gè)名為“testfile.txt”的測(cè)試文件。 源碼使用方法示例：執(zhí)行"python pyformat.py testfile.txt"。 可執(zhí)行程序使用方法示例：執(zhí)行“pyformat testfile.txt”。 即可把文件名中的不帶調(diào)拼音+聲調(diào)記號(hào)轉(zhuǎn)化為帶調(diào)拼音輸出到stdout。文件名可以有多個(gè)。 例如：輸入wo3 shi4 zhong1 guo2 ren2. 輸出為wǒ shì zhōng guó rén. zho1ng、zhon1g、zhong1、zhong12341等均輸出為zhōng。
上傳時(shí)間： 2015-11-26
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C++BUILDER 6.0 delphi 7 串口控件 由www.cppfans.com網(wǎng)站所提供 內(nèi)涵說明 非常好用
標(biāo)簽： BUILDER cppfans delphi 6.0
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：wab1981
圖論中最小生成樹Kruskal算法 及畫圖程序 M-函數(shù) 格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W)：n為圖頂點(diǎn)數(shù),W為圖的帶權(quán)鄰接矩陣，不構(gòu)成邊的兩頂點(diǎn)之間的權(quán)用inf表示。顯示最小生成樹的邊及頂點(diǎn), Wt為最小生成樹的權(quán),Pp(:,1:2)為最小生成樹邊的兩頂點(diǎn),Pp(:,3)為最小生成樹的邊權(quán),Pp(:,4)為最小生成樹邊的序號(hào) 附圖,紅色連線為最小生成樹的圖 例如 n=6 w=inf*ones(6) w(1,[2,3,4])=[6,1,5] w(2,[3,5])=[5,3] w(3,[4,5,6])=[5,6,4] w(4,6)=2 w(5,6)=6 [a,b]=mintreek(n,w)
標(biāo)簽： mintreek Kruskal Wt Pp
上傳時(shí)間： 2015-11-30
上傳用戶：dreamboy36
深入淺出mfc,作者開放的網(wǎng)路流傳版，寫的非常之好，許多觀念及技巧鉅細(xì)靡遺，適合中階以上使用者觀看
標(biāo)簽： mfc
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：牧羊人8920
小弟撰寫的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫,所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會(huì)有太大的障礙。
標(biāo)簽： backpropagataion train bcb xor
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：jeffery
用bcb所撰寫的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.
標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce
上傳時(shí)間： 2015-12-02
上傳用戶：腳趾頭
類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類神經(jīng)入門的的第一個(gè)演算法,單一的neural做簡(jiǎn)易的training,雖無法解xor的問題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.
標(biāo)簽： training neural TLU xor
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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