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思科網(wǎng)院第一學(xué)期期末測(cè)試fina(A-B)
上傳時(shí)間： 2016-07-28
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思科網(wǎng)院第二學(xué)期期末測(cè)試fina(A-B)
上傳時(shí)間： 2016-07-28
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思科網(wǎng)院第三學(xué)期期末測(cè)試fina(A-B)
上傳時(shí)間： 2016-07-28
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思科網(wǎng)院第四學(xué)期期末測(cè)試fina(A-B)
上傳時(shí)間： 2014-01-09
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MeyboMail Web(脈博郵件系統(tǒng)客戶端)是一個(gè)純Java編寫(xiě)的,基于B/S模式的郵件系統(tǒng)客戶端軟件,系統(tǒng)表示層使用easyjf.com(簡(jiǎn)易java框架)的 EasyJWeb框架開(kāi)發(fā),主要通過(guò)調(diào)用java mail實(shí)現(xiàn)郵件的收發(fā)。MeyboMail Web主要配合MeyboMail Server(脈博郵件服務(wù)器系統(tǒng)）使用，MeyboMail Server是使用Java編寫(xiě)，可以運(yùn)行在任何支持Java的服務(wù)器系統(tǒng)平臺(tái)。擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的郵件服務(wù)器系統(tǒng)軟件，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了POP3,ESMTP 等郵件協(xié)議，支持服務(wù)器群集，可以運(yùn)行在多臺(tái)服務(wù)器上。
標(biāo)簽： MeyboMail EasyJWeb easyjf Java
上傳時(shí)間： 2014-11-14
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介紹了KNN算法 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的朋友有一定的幫助
標(biāo)簽： KNN 算法 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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Decision Tree 決策樹(shù)算法ID3 數(shù)據(jù)挖掘 分類(lèi)
標(biāo)簽： Decision Tree ID3 決策樹(shù)算法
上傳時(shí)間： 2014-01-09
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《How To Think Like A Computer Scientist Learning with C++》. Allen B. Downey寫(xiě)的關(guān)于c++的一本書(shū)。
標(biāo)簽： B. Scientist Computer Learning
上傳時(shí)間： 2016-07-31
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Newton-Raphson算法 介紹 在科學(xué)計(jì)算和財(cái)經(jīng)工程領(lǐng)域，許多數(shù)值算法都是通用的（至少在理論上是），可廣泛地用于解決一類(lèi)問(wèn)題。一個(gè)大家熟悉的例子就是Newton-Raphson例程，它可用來(lái)尋找方程 f(x)=0的數(shù)值解。標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)表達(dá)式f(x)表示f是變量x的函數(shù)，其通常的表達(dá)形式為f(x,a,b,...)=0，f被定義為多于一個(gè)變量的函數(shù)。在這種情況下，Newton-Raphson算法試圖把x以外的變量固定并作為參數(shù)，而尋找關(guān)于變量x的數(shù)值解。 由于Newton-Raphson算法需要知道被求解函數(shù)的確切表達(dá)，其傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法是直接將代碼嵌入到客戶應(yīng)用程序中。這就使得算法的實(shí)現(xiàn)代碼經(jīng)過(guò)針對(duì)不同被求解函數(shù)的少量修改后在客戶程序中反復(fù)出現(xiàn)。 同許多其它數(shù)學(xué)例程一樣，Newton-Raphson算法的具體實(shí)現(xiàn)是應(yīng)該與特定用戶無(wú)關(guān)的。并且，重復(fù)編碼在任何情況下都應(yīng)該盡量避免。我們很自然地會(huì)想到把該類(lèi)例程作為庫(kù)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，以使客戶程序可以直接調(diào)用它們。但是，這種實(shí)現(xiàn)方式必然會(huì)涉及到如何將用戶自定義函數(shù)（Newton-Raphson 例程需要調(diào)用該函數(shù)）封裝成可以作為參數(shù)傳遞的形式。
標(biāo)簽： Newton-Raphson 算法 工程領(lǐng)域 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2016-07-31
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實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的K-means算法 使用多次迭代從
標(biāo)簽： K-means 數(shù)據(jù)挖掘 算法 迭代
上傳時(shí)間： 2016-08-01
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