對(duì)矩陣進(jìn)行Lu分解,使用使用c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),時(shí)間復(fù)雜度和力論的一樣,比較高
標(biāo)簽： 矩陣 分解 c語(yǔ)言 復(fù)雜度
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：15071087253
凱撒加密算法C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),代碼量比較大,比較繁瑣,希望大家能給出更好的代碼
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶(hù)：thuyenvinh
wdm驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)手冊(cè)的完整源碼, 網(wǎng)上少有
標(biāo)簽： wdm 驅(qū)動(dòng) 手冊(cè)
上傳時(shí)間： 2015-11-25
上傳用戶(hù)：cc1
pyformat.zip包中有兩個(gè)文件夾，pyformat_src文件夾里的為源代碼，pyformat_dist文件夾里的為編譯后的exe可執(zhí)行程序，另外每個(gè)文件夾里都放了一個(gè)名為“testfile.txt”的測(cè)試文件。 源碼使用方法示例：執(zhí)行"python pyformat.py testfile.txt"。 可執(zhí)行程序使用方法示例：執(zhí)行“pyformat testfile.txt”。 即可把文件名中的不帶調(diào)拼音+聲調(diào)記號(hào)轉(zhuǎn)化為帶調(diào)拼音輸出到stdout。文件名可以有多個(gè)。 例如：輸入wo3 shi4 zhong1 guo2 ren2. 輸出為wǒ shì zhōng guó rén. zho1ng、zhon1g、zhong1、zhong12341等均輸出為zhōng。
上傳時(shí)間： 2015-11-26
上傳用戶(hù)：1427796291
C++BUILDER 6.0 delphi 7 串口控件 由www.cppfans.com網(wǎng)站所提供 內(nèi)涵說(shuō)明 非常好用
標(biāo)簽： BUILDER cppfans delphi 6.0
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶(hù)：wab1981
圖論中最小生成樹(shù)Kruskal算法 及畫(huà)圖程序 M-函數(shù) 格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W)：n為圖頂點(diǎn)數(shù),W為圖的帶權(quán)鄰接矩陣，不構(gòu)成邊的兩頂點(diǎn)之間的權(quán)用inf表示。顯示最小生成樹(shù)的邊及頂點(diǎn), Wt為最小生成樹(shù)的權(quán),Pp(:,1:2)為最小生成樹(shù)邊的兩頂點(diǎn),Pp(:,3)為最小生成樹(shù)的邊權(quán),Pp(:,4)為最小生成樹(shù)邊的序號(hào) 附圖,紅色連線(xiàn)為最小生成樹(shù)的圖 例如 n=6 w=inf*ones(6) w(1,[2,3,4])=[6,1,5] w(2,[3,5])=[5,3] w(3,[4,5,6])=[5,6,4] w(4,6)=2 w(5,6)=6 [a,b]=mintreek(n,w)
標(biāo)簽： mintreek Kruskal Wt Pp
上傳時(shí)間： 2015-11-30
上傳用戶(hù)：dreamboy36
深入淺出mfc,作者開(kāi)放的網(wǎng)路流傳版，寫(xiě)的非常之好，許多觀念及技巧鉅細(xì)靡遺，適合中階以上使用者觀看
標(biāo)簽： mfc
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶(hù)：牧羊人8920
小弟撰寫(xiě)的類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問(wèn)題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_(kāi)發(fā)介面較為便利, 大部分使用類(lèi)別的方法撰寫(xiě),所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會(huì)有太大的障礙。
標(biāo)簽： backpropagataion train bcb xor
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶(hù)：jeffery
用bcb所撰寫(xiě)的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.
標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce
上傳時(shí)間： 2015-12-02
上傳用戶(hù)：腳趾頭
類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類(lèi)神經(jīng)入門(mén)的的第一個(gè)演算法,單一的neural做簡(jiǎn)易的training,雖無(wú)法解xor的問(wèn)題,但卻是人類(lèi)史上的類(lèi)神經(jīng)的第一步.
標(biāo)簽： training neural TLU xor
上傳時(shí)間： 2015-12-02
上傳用戶(hù)：851197153
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