R 樹， 存取方式的當(dāng)中最普遍的的用長方形， 是根據(jù)區(qū)域的啟發(fā)式優(yōu)化圍繞的長方形在各個內(nèi)在結(jié)點通過運行在一張規(guī)范化的試驗平臺下高度變化的數(shù)據(jù)， 詢問和操作眾多的實驗， 我們能設(shè)計合并聯(lián)合的優(yōu)化的R* 樹區(qū)域， 各個附寄的長方形邊際和交疊在目錄使用我們規(guī)范化的試驗床在詳盡表現(xiàn)比較，它結(jié)果R* 樹清楚地勝過現(xiàn)有的R 樹變形Guttman’s線性和二次方R 樹和R 樹的格林變形，R* 樹的這優(yōu)勢舉行為不同的型詢問和操作， 譬如地圖覆蓋物。 為兩個長方形和多維點在所有實驗從一個實用觀點R* 樹是非常有吸引力的由于以下二個原因1 它高效率地支持點和空間數(shù)據(jù)同時和2 它實施費用比那少許高級其它R 樹。
標(biāo)簽： 樹
上傳時間： 2014-12-05
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自己做的一個普通詞法分析程序c語言環(huán)境終結(jié)符：e c j t u可擴展
上傳時間： 2013-12-10
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Martin T.Hagan等著,戴葵等譯,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計,機械工業(yè)出版社,一書的所有例程
標(biāo)簽： Martin Hagan 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機械工業(yè)
上傳時間： 2015-03-29
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本系統(tǒng)采用A. 系統(tǒng)需求分析報告(設(shè)計方法/數(shù)據(jù)流圖/數(shù)據(jù)字典) B. 數(shù)據(jù)庫的信息要求報告（E—R圖及關(guān)系數(shù)據(jù)模型） C. 數(shù)據(jù)庫的操作和應(yīng)用要求報告（模塊結(jié)構(gòu)圖<概念結(jié)構(gòu)設(shè)計及邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計>） D. 調(diào)試中出現(xiàn)的問題及解決方法（物理設(shè)計,調(diào)試及運行，維護） E. 訪問數(shù)據(jù)庫的方式(ODBC,
上傳時間： 2013-12-27
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ITU-T G.723語音壓縮編解碼算法源碼和測試語音，內(nèi)有標(biāo)準(zhǔn)附件和使用說明。
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：ippler8
UTE - (U)niversal ASP (T)able (E)ditor 萬能數(shù)據(jù)管理（管理后臺）
標(biāo)簽： niversal ditor able UTE
上傳時間： 2014-02-19
上傳用戶：784533221
Copyright© 2004 Sergiu Dumitriu, Marta Gî rdea, Că tă lin Hriţ cu Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or any later version published by the Free Software Foundation with no Invariant Sections, no Front-Cover Texts, and no Back-Cover Texts. A copy of the license is included in the section entitled "GNU Free Documentation License" All brand names, product names, or trademarks belong to their respective holders.
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上傳時間： 2015-04-02
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AT&T匯編語言的I386依賴特征的特別說明，LINUX開發(fā)的必備資料
上傳時間： 2014-11-22
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卡爾曼濾波器matlab源代碼。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 這是我課程設(shè)計時做的。
標(biāo)簽： function myKalman matlab PY
上傳時間： 2014-10-28
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模擬退火算法 模擬退火算法(Simulated Annealing,簡稱SA算法)是模擬加熱熔化的金屬的退火過程，來尋找全局最優(yōu)解的有效方法之一。 模擬退火的基本思想和步驟如下： 設(shè)S＝{s1,s2,…,sn}為所有可能的狀態(tài)所構(gòu)成的集合， f：S—R為非負(fù)代價函數(shù)，即優(yōu)化問題抽象如下： 尋找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）給定一較高初始溫度T，隨機產(chǎn)生初始狀態(tài)S （2）按一定方式，對當(dāng)前狀態(tài)作隨機擾動，產(chǎn)生一個新的狀態(tài)S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ為給定的步長， η為[－1,1]的隨機數(shù)
標(biāo)簽： Simulated Annealing 模擬退火算法 模擬
上傳時間： 2014-01-02
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