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音樂(lè)系統(tǒng)

  • informix不錯的書籍,適宜本部錯的學系書籍

    informix不錯的書籍,適宜本部錯的學系書籍

    標簽: informix 書籍

    上傳時間: 2014-08-16

    上傳用戶:SimonQQ

  • 這是關于PowerBuilder 應 用 開 發 系 列 講 座

    這是關于PowerBuilder 應 用 開 發 系 列 講 座

    標簽: PowerBuilder

    上傳時間: 2015-04-17

    上傳用戶:小草123

  • 有趣的文字鼠標跟隨,l o a d i n g字母組成

    有趣的文字鼠標跟隨,l o a d i n g字母組成,在打開頁面等待的時候可以用

    標簽: 鼠標 字母

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:2525775

  • VxWorks開發實踐,包括: 《Tornado初步.doc》、《WindView簡介及其用法0.doc》、《工具演示l.doc》

    VxWorks開發實踐,包括: 《Tornado初步.doc》、《WindView簡介及其用法0.doc》、《工具演示l.doc》

    標簽: WindView VxWorks Tornado

    上傳時間: 2015-04-19

    上傳用戶:thesk123

  • Program: PC FEAP Title: Finite Element Analysis Program Developer: R.L. Taylor, Department of Civi

    Program: PC FEAP Title: Finite Element Analysis Program Developer: R.L. Taylor, Department of Civil Engineering, University of California, Berkeley 1997.

    標簽: Program R.L. Department Developer

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:569342831

  • 完成ls的如下功能 不帶參數的ls:列出當前目錄下的非隱藏(文件和目錄名不以.開頭)的文件和目錄 ls -a:列出當前目錄下的所有文件和目錄 ls -l:以長列表形式列出當前目錄下的非隱藏的文件

    完成ls的如下功能 不帶參數的ls:列出當前目錄下的非隱藏(文件和目錄名不以.開頭)的文件和目錄 ls -a:列出當前目錄下的所有文件和目錄 ls -l:以長列表形式列出當前目錄下的非隱藏的文件和目錄。每個文件或目錄只要求列出如下信息:類型與權限、文件名、鏈接數、用戶ID、組ID、字節大小、塊數 ls 路徑名:如果路徑名代表一個存在的文件則顯示該文件,否則提示出錯;如果路徑名字代表一個存在的目錄則列出該目錄中的文件 列出文件名和目錄名時,要求可執行文件最后加上一個*號,目錄名最后加上一個/號。 所提供的路徑名可以包含“.”,“..”,“~”等特殊目錄

    標簽: 目錄 ls 參數

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:84425894

  • 字符串加密技術(hfipusahgn l)

    字符串加密技術(hfipusahgn l)

    標簽: hfipusahgn 字符串 加密技術

    上傳時間: 2015-04-21

    上傳用戶:天涯

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

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