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對(duì)應(yīng)關(guān)系

  • PIECEWISE_EVAL: evaluates a piecewise function of x usage: y = PIECEWISE_EVAL(x,breakpoints,funs)

    PIECEWISE_EVAL: evaluates a piecewise function of x usage: y = PIECEWISE_EVAL(x,breakpoints,funs) arguments (input) x - vector or array of points to evaluate though the function breakpoints - list of n breakpoints, -inf and +inf are implicitly

    標簽: PIECEWISE_EVAL breakpoints evaluates piecewise

    上傳時間: 2014-01-25

    上傳用戶:xyipie

  • support vector classification machine % soft margin % uses "kernel.m" % % xtrain: (Ltrain,N) wit

    support vector classification machine % soft margin % uses "kernel.m" % % xtrain: (Ltrain,N) with Ltrain: number of points N: dimension % ytrain: (Ltrain,1) containing class labels (-1 or +1) % xrun: (Lrun,N) with Lrun: number of points N: dimension % atrain: alpha coefficients (from svcm_train on xtrain and ytrain) % btrain: offest coefficient (from svcm_train on xtrain and ytrain) % % ypred: predicted y (Lrun,1) containing class labels (-1 or +1) % margin: (signed) separation from the separating hyperplane (Lrun,1

    標簽: classification support machine Ltrain

    上傳時間: 2015-09-04

    上傳用戶:問題問題

  • performs one of the matrix-vector operations y := alpha*A*x + beta*y, or y := alpha*A *x + beta*y, w

    performs one of the matrix-vector operations y := alpha*A*x + beta*y, or y := alpha*A *x + beta*y, where alpha and beta are scalars, x and y are vectors and A is an m by n matrix

    標簽: alpha beta matrix-vector operations

    上傳時間: 2014-08-17

    上傳用戶:qlpqlq

  • 代入法的啟發示搜索 我的代碼實現是:按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低(已經有人作國統計分析了)先生成一張字母出現頻率統計表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(

    代入法的啟發示搜索 我的代碼實現是:按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低(已經有人作國統計分析了)先生成一張字母出現頻率統計表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ,再對密文字母計算頻率,并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統計表(B),通過兩張表的對應關系,不斷用A中的字母去替換B中的字母,搜索不成功時就回退,在這里回朔是一個關鍵。

    標簽: 字母 頻率 搜索 代碼

    上傳時間: 2015-10-24

    上傳用戶:wanqunsheng

  • 黑白點的匹配貪心算法 設平面上分布著n個白點和n個黑點

    黑白點的匹配貪心算法 設平面上分布著n個白點和n個黑點,每個點用一對坐標(x, y)表示。一個黑點b=(xb,yb)支配一個白點w=(xw, yw)當且僅當xb>=xw和yb>=yw。若黑點b支配白點w,則黑點b和白點w可匹配(可形成一個匹配對)。在一個黑點最多只能與一個白點匹配,一個白點最多只能與一個黑點匹配的前提下,求n個白點和n個黑點的最大匹配對數。

    標簽: 黑白 算法 分布

    上傳時間: 2015-10-25

    上傳用戶:zhliu007

  • 快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一.Eclipse 簡介 二.Eclipse 組織 三.Eclipse 相關術語 四.Eclipse 平臺 五.EMF & GEF 介紹 六.關於

    快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一.Eclipse 簡介 二.Eclipse 組織 三.Eclipse 相關術語 四.Eclipse 平臺 五.EMF & GEF 介紹 六.關於Eclipse、SWT 和JFace 一個SWT 應用程式的基礎材料 基本控制項 標籤 文件 按鈕 事件監聽器 複合控制項 Shell 佈局管理器 FillLayout GridLayout GridData 15 建立一個執行程式 為什麼使用SWT 七.OSGI 簡介 Eclipse 資源 附錄1 SWT 的內幕? 附錄2 相關網站 附錄3 外掛開發

    標簽: Eclipse ECLIPSE EMF GEF

    上傳時間: 2015-11-30

    上傳用戶:cc1

  • 背包問題是關於最佳化的問題

    背包問題是關於最佳化的問題,要解最佳化問題可以使用「動態規劃」(Dynamic programming),從空集合開始,每增加一個元素就先求出該階段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例,我們使用兩個陣列value與item,value表示目前的最佳解所得之總價,item表示最後一個放至背包的水果,假設有負重量 1~8的背包8個,並對每個背包求其最佳解

    標簽:

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:aix008

  • %求輸入一維信號的計盒分形維數 %y是一維信號 %cellmax:方格子的最大邊長,可以取2的偶數次冪次(1,2,4,8...),取大于數據長度的偶數 %D是y的計盒維數(一般情況下D>=

    %求輸入一維信號的計盒分形維數 %y是一維信號 %cellmax:方格子的最大邊長,可以取2的偶數次冪次(1,2,4,8...),取大于數據長度的偶數 %D是y的計盒維數(一般情況下D>=1),D=lim(log(N(e))/log(k/e)),

    標簽: cellmax 信號 gt 輸入

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:671145514

  • (1)利用多項式擬合的兩個模塊程序求解下題: 給出 x、y的觀測值列表如下: x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61

    (1)利用多項式擬合的兩個模塊程序求解下題: 給出 x、y的觀測值列表如下: x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61.2 試利用二次多項式y=a0+a1x+a2x2進行曲線擬合。 (1)多項式擬合方法:假設我們收集到兩個相關變量x、y的n對觀測值列表: x x0 x1 x2 x3 x4 x5 y y0 y1 y2 y3 y4 y5 我們希望用m+1個基函數w0(x),w1(x),…,wm(x)的一個線形組合 y=a0w0(x)+a1w1(x)+…+amwm(x) 來近似的表達x、y間的函數關系,我們把幾對測量值分別代入上式中,就可以得到一個線形方程組: a0w0(x0)+a1w1(x0)+…+amwm(x0)=y0 a0w0(x1)+a1w1(x1)+…+amwm(x1)=y1 …   … a0w0(xn)+a1w1(xn)+…+amwm(xn)=yn 只需要求出該線形方程組的最小二乘解,就能得到所構造的的多項式的系數,從而解決問題。

    標簽: 2.08 13.8 7.68 27.1

    上傳時間: 2016-02-07

    上傳用戶:爺的氣質

  • 本書分為上篇、中篇和下篇三個部分

    本書分為上篇、中篇和下篇三個部分,上篇為Windows CE結構分析,中篇為Windows CE情景分析,下篇為實驗手冊。每一篇又劃分為若 干章。上篇包含有引言,Windows CE體系結構,處理 器排程,儲存管理 ,檔案系統和設備管理 等六 章。中篇包含有系統初始化,處理 器排程過程,分頁處理 ,檔案處理 和驅動器載入等五章。下篇包含有Windows CE應用程式開發,Windows CE系統開發,評測與總結以及實習等四章。 上篇的重點在於分析Windows CE kernel的結構以及工作原理 。這個部分是掌握Windows CE作業系統的基礎。 中篇重點在於分析Windows CE kernel的實際運行 過程。如果說 上篇是從靜態的角度 分析Windows CE kernel,那麼中篇則是試圖從動態的角度 給讀 者一個有關Windows CE kernel的描述。希望讀 者能夠通過對中篇的閱讀 理 解,在頭腦中形成有關Windows CE kernel的多方位的運作情景。 下篇著重於有關Windows CE的應用。對理 論 的掌握最終要應用到實務中。

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    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:FreeSky

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