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網(wǎng)(wǎng)絡(luò)(luò)爬蟲

  • Implementation of common functions required for subchannel allocation and resource management of a W

    Implementation of common functions required for subchannel allocation and resource management of a WLAN/Wimax OFDMA air-interface. Includes STC and MIMO handling.

    標(biāo)簽: Implementation allocation management subchannel

    上傳時(shí)間: 2016-05-10

    上傳用戶:qiaoyue

  • 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數(shù)據(jù)信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對(duì)明文文件進(jìn)行編碼,并存入目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對(duì)目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)進(jìn)行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。

    標(biāo)簽: 186 字符 13 64

    上傳時(shí)間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • 給定一個(gè)集裝箱

    給定一個(gè)集裝箱,其長為L,寬為W和高為H,現(xiàn)有一批圓柱形木材,每根木材的長均為L,但是半徑不同,設(shè)第i根木材半徑為ri。問如何裝箱,使得集裝箱的空間利用率最高?

    標(biāo)簽: 集裝箱

    上傳時(shí)間: 2016-05-15

    上傳用戶:banyou

  • 數(shù)值線性代數(shù)的Matlab應(yīng)用程序包 共13個(gè)程序函數(shù)

    數(shù)值線性代數(shù)的Matlab應(yīng)用程序包 共13個(gè)程序函數(shù),每個(gè)程序函數(shù)有相應(yīng)的例子函數(shù)一一對(duì)應(yīng),以*Example.m命名 程序名稱 用途 Method 方法 GrmSch.m QR因子分解 classical Gram-Schmidt orthogonalization 格拉母-斯密特 MGrmSch.m QR因子分解 modified Gram-Schmidt iteration 修正格拉母-斯密特 householder.m QR因子分解 Householder 豪斯霍爾德QR因子分解 ZXEC.m 最小二乘擬合 polynomial interpolant 最小二乘插值多項(xiàng)式 NCLU.m LU因子分解 Gaussian elimination 不選主元素的高斯消元 PALU.m LU因子分解 partial pivoting Gaussian elimination 部分選主元的高斯消元 cholesky.m 楚因子分解 Cholesky Factorization 楚列斯基因子分解 PwItrt.m 求最大特征值 Power Iteration 冪迭代 Jacobi.m 求特征值 Jacobi iteration 按標(biāo)準(zhǔn)行方式次序的雅可比算法 Anld.m 求上Hessenberg Arnoldi Iteration 阿諾爾迪迭代 zuisu.m 解線性方程組 Steepest descent 最速下降法 CG.m 解線性方程組 Gradients 共軛梯度 BCG.m 解線性方程組 Biconjugate Gradients 雙共軛梯度

    標(biāo)簽: Matlab 數(shù)值 應(yīng)用程序 函數(shù)

    上傳時(shí)間: 2016-05-17

    上傳用戶:小鵬

  • BCView - Bayes Classifier Visualization Download xbcview Linux executable (218 kb) wbcview.exe W

    BCView - Bayes Classifier Visualization Download xbcview Linux executable (218 kb) wbcview.exe Windows executable (196 kb) bcview.zip C sources, version 1.13, 2004.09.14 (175 kb) bcview.tar.gz (160 kb)

    標(biāo)簽: Visualization Classifier executable Download

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:dreamboy36

  • 這個(gè)檔案裡面的matlab的m函數(shù)

    這個(gè)檔案裡面的matlab的m函數(shù),產(chǎn)生有效的都普勒fd隨機(jī)相關(guān)的瑞利衰減包絡(luò),可以輸入你想要的doppler ferquecy和sampling ferquecy

    標(biāo)簽: matlab

    上傳時(shí)間: 2013-12-21

    上傳用戶:cc1

  • 基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù)

    基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù),并重點(diǎn)探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結(jié)構(gòu)、 特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)。 根據(jù)J ZE E的分層結(jié)構(gòu),結(jié)合We b應(yīng)用 的特點(diǎn), 將三種框架進(jìn)行組合設(shè)計(jì), 即表現(xiàn)層用S t r ut s框架、 業(yè)務(wù)邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架,從而來構(gòu)建物流信息系統(tǒng)。這種整合框架使各 層相對(duì)獨(dú)立, 減少各層之間的禍合程度,同時(shí)加快了系統(tǒng)的開發(fā)過程,增強(qiáng)了系 統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性,初步達(dá)到了分布式物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)。 經(jīng)過以上分析,結(jié)合物流系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求,進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)現(xiàn)。最后,系統(tǒng) 運(yùn)用先進(jìn)的A ja x技術(shù)來增強(qiáng)Ui層與服務(wù)器的異步通信能力, 使用戶體驗(yàn)到動(dòng)態(tài) 且響應(yīng)靈 敏的桌 面級(jí)w e b應(yīng)用程序。 通過江聯(lián)公司的試運(yùn)行結(jié)果,系統(tǒng)達(dá)到了 渝瞇。 并 且 對(duì) 江 聯(lián) 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實(shí) 施 計(jì) 劃 。

    標(biāo)簽: J2EE 物流信息 模式

    上傳時(shí)間: 2016-06-01

    上傳用戶:ynsnjs

  • % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input da

    % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed % ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) % pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) % Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) % % Ouputs: % W(1,k) - estimated weights of GM % M(d,k) - estimated mean vectors of GM % V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM % L - log likelihood of estimates %

    標(biāo)簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian

    上傳時(shí)間: 2013-12-03

    上傳用戶:我們的船長

  • 螞蟻算法的C語言實(shí)現(xiàn)

    螞蟻算法的C語言實(shí)現(xiàn),螞蟻算法是利用螞蟻尋食的一個(gè)路徑規(guī)則來實(shí)現(xiàn)的,程序開始運(yùn)行,螞蟻們開始從窩里出動(dòng)了,尋找食物;他們會(huì)順著屏幕爬滿整個(gè)畫面,直到找到食物再返回窩。

    標(biāo)簽: 螞蟻算法 C語言

    上傳時(shí)間: 2013-12-27

    上傳用戶:lz4v4

  • web parser的範(fàn)例程式

    web parser的範(fàn)例程式, 此python程式parse 衛(wèi)星電視網(wǎng)頁的一些重要欄位,裡面有介紹HTML Parser的簡單使用方式

    標(biāo)簽: parser web 程式

    上傳時(shí)間: 2016-06-05

    上傳用戶:asddsd

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