機(jī)械五金類(lèi)專(zhuān)輯 84冊(cè) 3.02G包裝工程設(shè)計(jì)手冊(cè) 590頁(yè) 10.7M.pdf
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電子電路零件應(yīng)用手冊(cè)
標(biāo)簽： 電子電路
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電子變壓器手冊(cè)第二版 電子變壓器手冊(cè)第二版
標(biāo)簽： 電子變壓器
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《實(shí)戰(zhàn)C++ — 八個(gè)別具特色的實(shí)作經(jīng)驗(yàn)》與目前市面㆖ 眾多C++ 書(shū)籍的最大不同，在於 本書(shū)既非基礎(chǔ)觀念之教㈻ 書(shū)籍，亦非開(kāi)發(fā)工具之使用手冊(cè)，而是以「㆒ 章㆒ 專(zhuān)案」的方式， 從實(shí)際應(yīng)用面引領(lǐng)讀者領(lǐng)略C++。 本書(shū)是《The Art of C++》的㆗ 文譯本。原作者Herbert Schildt 是㆒ 位㈻ ㈲ 專(zhuān)精、著作等身的 IT 技術(shù)作家，其作品普遍獲得良好評(píng)價(jià)。
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PATTERNS FOR TIME-TRIGGERED EMBEDDED SYSTEMS by Michael J. Pont This code is copyright (c) 2001 by Michael J. Pont.
標(biāo)簽： J. TIME-TRIGGERED copyright PATTERNS
上傳時(shí)間： 2013-12-28
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PATTERNS FOR TIME-TRIGGERED EMBEDDED SYSTEMS by Michael J. Pont [Pearson Education, 2001 ISBN: 0-201-33138-1]. This code is copyright (c) 2001 by Michael J. Pont. See book for copyright details and other information. ---------- This directory contains the files from Chapter 12. The sub-directories are as follows: 12\WDog1232 Contains the project associated with Listing 12-1 to Listing 12-2. 12\WDog8953 Contains the project associated with Listing 12-3 to Listing 12-7.
標(biāo)簽： J. TIME-TRIGGERED Education PATTERNS
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案習(xí)題答案
標(biāo)簽： 習(xí)題答案
上傳時(shí)間： 2015-04-22
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這個(gè)程式可以求出字串佔(zhàn)了幾個(gè)位元組 歡迎多加使用
上傳時(shí)間： 2016-06-15
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新唐科技NUC970/N9H30系列晶片支援下列四種開(kāi)機(jī)方法：1. eMMC 開(kāi)機(jī)2. SPI Flash開(kāi)機(jī)3. NAND Flash 開(kāi)機(jī)4. USB ISP 開(kāi)機(jī)以上四種是依據(jù)power-setting (PA0 and PA1) 去做選擇.。NuWriter工具能幫助使用者透過(guò)USB ISP模式，將Image檔案放入儲(chǔ)存體中，例如：eMMC 設(shè)備，SPI Flash設(shè)備或 NAND Flash設(shè)備。
上傳時(shí)間： 2022-06-23
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最新的支持向量機(jī)工具箱，有了它會(huì)很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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