求解 形如 a*x^2+b*x+c=0 (mod p)的二次同余方程，其中p為任意素?cái)?shù)，a,b,c為任意整數(shù).
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹(shù)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(shù)。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹(shù)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(shù)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
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bp算法實(shí)現(xiàn)代碼,在c++ builder 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn). b p算法實(shí)現(xiàn)代碼,在c++ builder 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn).
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
Let the following relational tables be given: R = (A, B, C) and S = (D, E, F) where A, B, C, D, E, and F are the attributes (columns). Write the SQL statements that will express each of the queries given below:
標(biāo)簽： relational following tables given
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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bp算法實(shí)現(xiàn)代碼,在c++ builder 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn). b p算法實(shí)現(xiàn)代碼,在c++ builder 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-18
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s6d0118 c program test r g b white grp
標(biāo)簽： s6d0118 program white test
上傳時(shí)間： 2016-08-23
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A方向和B方向各設(shè)紅（R）、黃（Y）、綠（G）和左拐（L）4盞燈，4種燈按合理的順序亮滅，并將時(shí)間以倒計(jì)時(shí)的形式顯示出來(lái)。同時(shí)要設(shè)置兩個(gè)方向的緊急通道模式，當(dāng)某一方向有緊急事件發(fā)生時(shí)，交警按下緊急通道按鈕，該方向綠燈亮，另外一個(gè)方向紅燈亮，等緊急事件解除后（假定計(jì)時(shí)10s）,交通恢復(fù)原來(lái)的狀態(tài) 要求在數(shù)碼管上顯示兩個(gè)方向的燈種和計(jì)時(shí)，實(shí)現(xiàn)緊急情況按鈕輸入功能 根據(jù)交通燈控制要實(shí)現(xiàn)的功能，可考慮用兩個(gè)并行執(zhí)行的always模塊（兩個(gè)進(jìn)程）來(lái)分別控制A和B兩個(gè)方向的4盞燈。這兩個(gè)always模塊使用同一個(gè)時(shí)鐘信號(hào)，以進(jìn)行同步，也就是說(shuō)，兩個(gè)進(jìn)程的敏感信號(hào)時(shí)同一個(gè) 每個(gè)always模塊控制一個(gè)方向的4種燈按如下順序點(diǎn)亮，并往復(fù)循環(huán)：綠燈－黃燈－左拐燈－黃燈－紅燈，燈亮的時(shí)間由自己設(shè)定 由于板上資源有限，如覺(jué)得實(shí)現(xiàn)困難，可去掉左拐燈，即順序?yàn)榫G燈－黃燈－紅燈。
標(biāo)簽： 方向
上傳時(shí)間： 2016-10-07
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51單片機(jī)控制dm413 R,G,B色彩變化。
上傳時(shí)間： 2016-10-07
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停車誘導(dǎo)系統(tǒng)中車位預(yù)測(cè)模型的研究 摘 要 研究城市停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的停車車位占有率預(yù)測(cè)問(wèn)題。首先提出墓于B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車位占有預(yù)測(cè)模型， 同時(shí)將自適應(yīng) 學(xué)習(xí)速率調(diào)整法和加入動(dòng)量項(xiàng)方法用于改善基本B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 優(yōu)化了學(xué)習(xí)速率， 減少了訓(xùn)練過(guò)程的震蕩趨勢(shì)， 改善了網(wǎng)絡(luò)的收效 隆。以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了停車位的智能預(yù)測(cè) 0最后， 進(jìn)行了多種方法比對(duì)實(shí)驗(yàn)
標(biāo)簽： 停車誘導(dǎo) 預(yù)測(cè)模型 城市
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現(xiàn)色彩空間轉(zhuǎn)換R’G’B’ to Y’CbCr的VHDL源代碼。
上傳時(shí)間： 2016-10-15
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