運(yùn)動(dòng)會(huì)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì) 任務(wù)：參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校，學(xué)校編號(hào)為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目，和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號(hào)為男子1……m，女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)目取前五名或前三名積分；取前五名的積分分別為：7、5、3、2、1，前三名的積分分別為：5、3、2；哪些取前五名或前三名由學(xué)生自己設(shè)定。（m<=20,n<=20）
標(biāo)簽： 分?jǐn)?shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：WMC_geophy
OPNET的介紹電子書，包含模組的創(chuàng)見和連結(jié)、網(wǎng)路協(xié)定的設(shè)計(jì)等介紹
標(biāo)簽： OPNET
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：jcljkh
給定一塊寬度為W的矩形板，矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi，寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小？ 里面附有詳細(xì)報(bào)告
上傳時(shí)間： 2016-05-07
上傳用戶：zhaoq123
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。
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
提 出了一種 網(wǎng)絡(luò) 化嵌 入 式 數(shù) 控 系統(tǒng) ， 系統(tǒng) 采 用 A RM 4 - D S P結(jié) 構(gòu) ， 實(shí)現(xiàn) 了數(shù) 控 系統(tǒng) 的 小型 化 、 網(wǎng)絡(luò) 化 、 智能化 和 集成 化 。詳 細(xì)介 紹 了嵌入 式數(shù) 控 系統(tǒng) 內(nèi) CNC主控 單元 與 伺 服 驅(qū)動(dòng) 及 I ／0邏輯 控 制 等各 單 元 間的通信 、 車 間級(jí) 工 業(yè) 以太 網(wǎng)絡(luò) 的通信 和 i n t r a n e t ／ I n t e r n e t網(wǎng)絡(luò) 通信 ， 并給 出 了關(guān)鍵 實(shí)現(xiàn)技 術(shù)。
標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：as275944189
提 出了一種 網(wǎng)絡(luò) 化嵌 入 式 數(shù) 控 系統(tǒng) ， 系統(tǒng) 采 用 A RM 4 - D S P結(jié) 構(gòu) ， 實(shí)現(xiàn) 了數(shù) 控 系統(tǒng) 的 小型 化 、 網(wǎng)絡(luò) 化 、 智能化 和 集成 化 。詳 細(xì)介 紹 了嵌入 式數(shù) 控 系統(tǒng) 內(nèi) CNC主控 單元 與 伺 服 驅(qū)動(dòng) 及 I ／0邏輯 控 制 等各 單 元 間的通信 、 車 間級(jí) 工 業(yè) 以太 網(wǎng)絡(luò) 的通信 和 i n t r a n e t ／ I n t e r n e t網(wǎng)絡(luò) 通信 ， 并給 出 了關(guān)鍵 實(shí)現(xiàn)技 術(shù)。
標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：huannan88
％ 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
設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)用一對(duì)坐標(biāo)（x, y）表示。一個(gè)黑點(diǎn)b=（xb,yb）支配一個(gè)白點(diǎn)w=(xw, yw)當(dāng)且僅當(dāng)xb>=xw和yb>=yw。若黑點(diǎn)b支配白點(diǎn)w，則黑點(diǎn)b和白點(diǎn)w可匹配（可形成一個(gè)匹配對(duì)）。在一個(gè)黑點(diǎn)最多只能與一個(gè)白點(diǎn)匹配，一個(gè)白點(diǎn)最多只能與一個(gè)黑點(diǎn)匹配的前提下，求n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)的最大匹配對(duì)數(shù)。
標(biāo)簽： 分布
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：米卡
問題描述： 1.初始化輸入:N-參賽學(xué)校總數(shù)，M-男子競賽項(xiàng)目數(shù)，W-女子競賽項(xiàng)目數(shù)； 各項(xiàng)目名次取法有如下幾種： 取前5名：第1名得分 7，第2名得分 5，第3名得分3，第4名得分2，第5名得分 1； 取前3名：第1名得分 5，第2名得分 3，第3名得分2； 用戶自定義：各名次權(quán)值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結(jié)果，輸入各項(xiàng)目獲獎(jiǎng)運(yùn)動(dòng)員的信息。 3.所有信息記錄完畢后，用戶可以查詢各個(gè)學(xué)校的比賽成績，生成團(tuán)體總分報(bào)表，查看參賽學(xué)校信息和比賽項(xiàng)目信息等。
上傳時(shí)間： 2014-02-08
上傳用戶：redmoons
#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //學(xué)習(xí)樣本個(gè)數(shù) #define IN 1 //輸入層神經(jīng)元數(shù)目 #define HN 8 //隱層神經(jīng)元數(shù)目 #define ON 1 //輸出層神經(jīng)元數(shù)目 double P[IN] //單個(gè)樣本輸入數(shù)據(jù) double T[ON] //單個(gè)樣本教師數(shù)據(jù) double W[HN][IN] //輸入層至隱層權(quán)值 double V[ON][HN] //隱層至輸出層權(quán)值 double X[HN] //隱層的輸入 double Y[ON] //輸出層的輸入 double H[HN] //隱層的輸出
標(biāo)簽： define include iostream iomanip
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
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