set for Swarm2.1是圣菲研究院的開發(fā)人員對Swarm的特性及其使用描述的最為完備的指南性文檔。從這里可以獲得最細(xì)致的平臺說明。
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：yan2267246
嵌入式操作系統(tǒng)實(shí)時(shí)性比對與評價(jià),尤其對windowsce性能的測試大有幫助。
標(biāo)簽： windowsce 嵌入式操作系統(tǒng) 實(shí)時(shí)性 性能
上傳時(shí)間： 2016-10-24
上傳用戶：shanml
FAST apriori.cpp 基于數(shù)組和為運(yùn)算的apriori算法實(shí)現(xiàn),采用為運(yùn)算來測試子集的存在性，把測試子集存在性的復(fù)雜度由O(n^2)降低為O(n)
標(biāo)簽： apriori FAST cpp 運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2016-10-25
上傳用戶：13188549192
介紹了三種修改現(xiàn)有代碼提高其可重用性的方法，它們分別是：改寫類的實(shí)例方法，把參數(shù)類型改成接口，選擇最簡單的參數(shù)接口類型。
上傳時(shí)間： 2014-07-30
上傳用戶：Amygdala
正確性、健壯性、可靠性、效率、易用性、可讀性（可理解性）、可擴(kuò)展性、可復(fù)用性、兼容性、可移植性軟件所應(yīng)具備的知識！
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：咔樂塢
常用的說話人識別方法有模板匹配法、統(tǒng)計(jì)建模法、聯(lián)接主義法(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn))。考慮到數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)性以及識別率的問題，采用基于矢量量化和隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的方法。 說話人識別的系統(tǒng)主要由語音特征矢量提取單元(前端處理)、訓(xùn)練單元、識別單元和后處理單元組成，
標(biāo)簽： 識別方法 模板 匹配法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-07-08
上傳用戶：wqxstar
由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個(gè)優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個(gè)最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個(gè)分析實(shí)例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：diets
摘 由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個(gè)優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個(gè)最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個(gè)分析實(shí)例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：lizhizheng88
摘 由于演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題所得結(jié)果是一個(gè)優(yōu)化解集———Pareto最優(yōu)集,而現(xiàn)有的演化算法收 斂性分析只適合針對單目標(biāo)優(yōu)化問題的單個(gè)最優(yōu)解。利用有限馬爾科夫鏈給出了演化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問 題的收斂性分析框架,并給出了一個(gè)分析實(shí)例
標(biāo)簽： Pareto 算法 多目標(biāo)優(yōu)化 分
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：ardager
捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法實(shí)用中有關(guān)圓錐運(yùn)動(dòng)和劃船運(yùn)動(dòng)等價(jià)性的處理
標(biāo)簽： 捷聯(lián)慣性 導(dǎo)航 算法
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：huannan88
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
