INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION ORGANISATION INTERNATIONALE NORMALISATION ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 CODING OF MOVING PICTURES AND AUDIO
標簽： STANDARDIZATION INTERNATIONALE INTERNATIONAL NORMALISATION
上傳時間： 2016-03-04
上傳用戶：siguazgb
s1.c是server，c.c是client， server負責接收client傳的數字進行運算並回傳，運用了同步的機制。編譯須加 -lsocket -lpthread -lrt
標簽： server
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：athjac
若在矩陣Am×n中存在一個元素A[i-1，j-1]，其滿足A[i-1，j-1]是第i行元素中最小值，且又是第j列元素中最大值，則稱此元素為該矩陣的一個馬鞍點。用二維數組存儲矩陣Am×n ，設計算法求出矩陣中所有馬鞍點。
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：ynwbosss
進銷存管理系統(JSP版) 【系統配置】 先將此目錄下的\WEB-INF\classes\JXC 為JavaBean 本系統這里使用的ACCESS數據數據庫。 數據源名稱：JXC， (也可以改變j\WEB-INF\classes\JXC\db.properties的文件)。 數據庫為： jxcDB.mdb 編寫環境： win2000+j2sdk1.4.1_01+tomcat4.1.2.7
標簽： WEB-INFclassesJXC JavaBean ACCESS JSP
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：努力努力再努力
A* sudo sudo/* B* adduser script adduser C* rmuser script rmuser E* tout tout/* F* dumdum dumdum G* lostfile lostfile H* Mkfl.localsys Makefile.localsys I* spacegripe spacegripe J* sendmail.cf sendmail.cf N* remote remote.c O* distributed conrol distrib/* P* hosts and name server makerevhosts Q* xargs xargs/*
標簽： adduser script rmuser sudo
上傳時間： 2016-03-29
上傳用戶：gxrui1991
最大李雅普諾夫指數的計算 該函數用來計算時間序列的最大Lyapunov 指數--Wolf 方法 ％ m: 嵌入維數 ％ tau:時間延遲 ％ data:時間序列 ％ N:時間序列長度 ％ P:時間序列的平均周期,選擇演化相點距當前點的位置差，即若當前相點為I，則演化相點只能在|I－J|>P的相點中搜尋
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：hewenzhi
多模式匹配算法——AC算法 參考文獻：AC算法：Aho A V，Corasick M J．Efficient string matching：an aid to bibliographic search．Communications of ACM,1975，18(6)：333~340
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：cjl42111
該軟件能很好地實現數控機床上的G00，G01，G02，G03指令（其中G02，G03畫圓弧插補指令里的I，J是表示圓弧起點相對于圓心的矢量，即矢量方向為圓心指向起點），除此之外，該軟件能控制X380卡驅動步進電機按仿真圖軌跡走線，效果理想。
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：hewenzhi
This subproject contains the compiled code for the implementation classes of the Java Servlet and JSP APIs
標簽： the implementation subproject contains
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：diets
JaNet: Java Neural Network Toolkit resume: A well documented toolkit for designing and training, and a java library for inclusion in third party programs. description: jaNet package is a java neural network toolkit, which you can use to design, test, train and optimize an ideal Neural Network for your private application. You can then include your saved network in your program using the jaNet.backprop package. The consequent documentation is only in french for the moment, but an english translation is planned. The java source code is released under GPL, and can be compiled with JDK, Symantec Cafe or MS Visual J
標簽： documented designing training Network
上傳時間： 2016-04-15
上傳用戶：zhanditian
