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組合數學

  • Knuth不僅僅是傑出的programmer

    Knuth不僅僅是傑出的programmer，同時也是世界聞名的數學家和演算法的專家。他的經典巨著The Art of Computer Programming裡頭寫的是他畢生研究演算法和程式設計的精華

    標簽： programmer Knuth

    上傳時間： 2013-12-27

    上傳用戶：zhaiyanzhong

  • 通訊錄 C語言

    通訊錄 C語言，適合初學者參考閱讀。

    標簽： 通訊

    上傳時間： 2017-07-16

    上傳用戶：123456wh

  • 粒子群最佳化演算法(pso)

    粒子群最佳化演算法(pso)，為一個基本的程式，適合初學者來參考。

    標簽： pso 粒子群 算法

    上傳時間： 2017-09-04

    上傳用戶：xz85592677

  • 活用適應控制

    11111111111111活用自動控制，運用科學數學自然

    標簽： adaptive-control

    上傳時間： 2015-03-16

    上傳用戶：54333

  • Boost C++ Libraries 1.35.0

    Boost C++ Libraries Free peer-reviewed portable C++ source libraries Boost C++ Libraries 基本上是一個免費的 C++ 的跨平臺函式庫集合，基本上應該可以把它視為 C++ STL 的功能再延伸；他最大的特色在於他是一個經過「同行評審」（peer review，可參考維基百科）、開放原始碼的函式庫，而且有許多 Boost 的函式庫是由 C++ 標準委員會的人開發的，同時部分函式庫的功能也已經成為 C++ TR1 (Technical Report 1，參考維基百科)、TR2、或是 C++ 0x 的標準了。 它的官方網站是：http://www.boost.org/，包含了 104 個不同的 library；由於他提供的函式庫非常地多，的內容也非常地多元，根據官方的分類，大致上可以分為下面這二十類： 字串和文字處理（String and text processing） 容器（Containers） Iterators 演算法（Algorithms） Function objects and higher-order programming 泛型（Generic Programming） Template Metaprogramming Preprocessor Metaprogramming Concurrent Programming 數學與數字（Math and numerics） 正確性與測試（Correctness and testing） 資料結構（Data structures） 影像處理（Image processing） 輸入、輸出（Input/Output） Inter-language support 記憶體（Memory） 語法分析（Parsing） 程式介面（Programming Interfaces） 其他雜項 Broken compiler workarounds 其中每一個分類，又都包含了一個或多個函式庫，可以說是功能相當豐富。

    標簽： Boost C++ Libraries

    上傳時間： 2015-05-15

    上傳用戶：fangfeng

  • C++練習教程

    學習C++的好教材，十分適合初學者練習使用，很不錯

    標簽： 教程

    上傳時間： 2016-08-03

    上傳用戶：thing20

  • rev2021

    rev2021很經典的版本。有原始碼，適合研究學習。

    標簽： 2021 rev

    上傳時間： 2018-04-20

    上傳用戶：759347094

  • 多數大小排列 可輸入多組數字 進行大小排序 為初學者迴圈應用的進階題

    多數大小排列 可輸入多組數字 進行大小排序 為初學者迴圈應用的進階題

    標簽： 排序

    上傳時間： 2013-12-26

    上傳用戶：13215175592

  • 數位影像處理技術 適合給初學者使用 教授如何利用VC++6.0讀BMP 或者是其他影像規格

    數位影像處理技術 適合給初學者使用 教授如何利用VC++6.0讀BMP 或者是其他影像規格

    標簽： 6.0 BMP VC 如何利用

    上傳時間： 2014-01-21

    上傳用戶：com1com2

  • 最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)

    最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍

    標簽： least-squares approximation approximating discrete

    上傳時間： 2015-06-21

    上傳用戶：SimonQQ

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