TV-tree的c實現源碼,對應原文章K.-I. Lin, H. V. Jagadish, C. Faloutsos: The TV-Tree: An Index Structure for High-Dimensional Data.
上傳時間: 2014-11-26
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很好的搜索: 給你很多長度不定的木棒,將他們分成幾組,每組中的總長度作為這組的標示值,請給出一種分組方法,能使得所有標示值中的最小值最大。 Input 多組,每組兩行,第一行是一個N和K,代表有N根木棒,分成K組,第二行是N個數字,代表木棒的長度。(N不超過100,K不超過20,每根木棒長度不超過1000) Output 輸出所有標示值中的最小值的最大值。 Sample Input 5 3 1 3 5 7 9 5 3 89 59 68 35 29 Sample Output 8 89
上傳時間: 2013-12-23
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計算機網絡-系統方法 第三版 英文版 作 者: (美)彼德森(Peterson,L.L.) 等著 出 版 社: 機械工業出版社 出版時間: 2005-3-1 字 數: 版 次: 1 頁 數: 813 印刷時間: 2005/03/01 開 本: 印 次: 紙 張: 膠版紙 I S B N : 9787111160564 包 裝: 平裝 所屬分類: 圖書 >> 計算機/網絡 >> 計算機理論
上傳時間: 2013-12-27
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基于AVR單片機設計人機界面系統設計,包括兩個模塊,密碼驗證以及電壓量采集和處理
上傳時間: 2014-10-26
上傳用戶:miaochun888
為了開發出適用于各種無線通信網絡的應用和業務,人們通過不斷的努力,制定了一個業界的技術標準和規范,這就是無線應用協議 [ WAP ]。無線應用環境(Wireless ApplicationE n v i r o n m e n t,WA E)是WAP協議的一部分,它定義了各種無線終端,諸如移動電話、尋呼機和個人數字助理(P D A)上使用的應用結構。
標簽: 無線通信網絡
上傳時間: 2017-03-13
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//建立頂級窗口 toplevel = XtVaAppInitialize[&app, "List", NULL, 0, &argc, argv, NULL, NULL] //建立列表上的復合字符串 for[i=0 i<12 i++] str_months[i] = XmStringCreateSimple[months[i]] //建立列表 n = 0 XtSetArg[args[n], XmNitems, str_months] n++ XtSetArg[args[n], XmNitemCount, 12] n++ XtSetArg[args[n], XmNvisibleItemCount, 8] n++ //XtSetArg[args[n], XmNscrollBarDisplayPolicy, XmSTATIC] n++ //XtSetArg[args[n], XmNlistSizePolicy, XmCONSTANT] n++ XtSetArg[args[n], XmNselectionPolicy, XmEXTENDED_SELECT] n++ list = XmCreateScrolledList[toplevel, "list", args, n] XtManageChild[list] for[i=0 i<12 i++] XmStringFree[str_months[i]] //顯示窗口 XtRealizeWidget[toplevel] //進入事件循環 XtAppMainLoop[app]
標簽: NULL XtVaAppInitialize toplevel List
上傳時間: 2013-12-21
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哈夫曼樹又稱最優二叉樹,是一種帶權路徑長度最短的二叉樹。所謂樹的帶權路徑長度,就是樹中所有的葉結點的權值乘上其到根結點的路徑長度(若根結點為0層,葉結點到根結點的路徑長度為葉結點的層數)。樹的帶權路徑長度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln),N個權值Wi(i=1,2,...n)構成一棵有N個葉結點的二叉樹,相應的葉結點的路徑長度為Li(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹的WPL是最小的。
上傳時間: 2017-06-09
上傳用戶:wang5829
介紹回歸問題中高斯過程的應用,C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning,
上傳時間: 2017-07-25
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pll 相關paper,可參考! 內含各模塊架構及模擬,歡迎參考!
標簽: PLL
上傳時間: 2015-05-10
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批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3; 1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0; 1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2; 1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數 n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0) k=k+1; y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本 a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a if k >= 250 break end end if k<250 disp(['a為:',num2str(a)]) disp(['k為:',num2str(k)]) else disp(['在250步以內沒有收斂,終止']) end %判決面:x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)
上傳時間: 2016-11-07
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