代入法的啟發示搜索 我的代碼實現是：按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低（已經有人作國統計分析了）先生成一張字母出現頻率統計表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再對密文字母計算頻率，并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統計表（B），通過兩張表的對應關系，不斷用A中的字母去替換B中的字母，搜索不成功時就回退，在這里回朔是一個關鍵。
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：wanqunsheng
C++Primer中文版 第三版 深入系列 Primer 第三版 著 中中文文版版潘愛民張麗譯 Addison-Wesley 中國電力出版社 www.infopower.com.cn Stanley B Lippman J o s é e L a j o i e
標簽： Primer Addison-Wesley infopower www
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：myworkpost
一維信號的計盒分形維數，用 m a t l a b編輯的
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：685
用C++中的MFC編程實現正軸等角割圓柱投影，實現以下要求： 取克拉索夫斯基橢球 (1)制圖區域： Bs=0°, BN=25° LE=105°, LE=125° (2)經緯線間隔： ΔB=ΔL=5° (3)制圖比例尺： 1:M0=1:1000 000 (4)標準緯線： Bk=±15° 計算經緯網格點的 x, y,m,n, p
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：himbly
(1).問題描述：集裝箱的裝箱問題 給定一個集裝箱，其長為L，寬為W和高為H，現有一批圓柱形木材，每根木材的長均為L，但是半徑不同，設第i根木材半徑為ri。問如何裝箱，使得集裝箱的空間利用率最高？ (2).程序設計要求： a. 設計一個貪心算法 b. 任給一個輸入實例，能輸出集裝箱的空間利用率 c. 能用圖形演示裝箱的過程 演示： 輸入要測試的文件名，如c17.txt，程序將給出結果，并用圖形演示。
標簽： 集裝箱
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：miaochun888
根據DFT的基二分解方法，可以發現在第L（L表示從左到右的運算級數，L＝1，2，3…M）級中，每個蝶形的兩個輸入數據相距B=2^(L-1)個點，同一旋轉因子對應著間隔為2^L點的2^(M-L)個蝶形。從輸入端開始，逐級進行，共進行M級運算。在進行L級運算時，依次求出個2^(L-1)不同的旋轉因子，每求出一個旋轉因子，就計算完它對應的所有的2^(M-L)個蝶形。因此我們可以用三重循環程序實現FFT變換。同一級中，每個蝶形的兩個輸入數據只對本蝶形有用，而且每個蝶形的輸入、輸出數據節點又同在一條水平線上，所以輸出數據可以立即存入原輸入數據所占用的存儲單元。這種方法可稱為原址計算，可節省大量的存儲單元。附件包含算法流程圖和源程序。
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：qiao8960
對于給定的一組進程，采用優先級加時間片輪轉法進行調度。設有一個就緒隊列，就緒進程按優先數（優先數范圍0－100）由小到大排列（優先數越小，級別越高）。當某一進程運行完一個時間片后，其優先級應下調（如優先數加3），試對如下給定的一組進程給出其調度順序。每當結束一進程時要給出當前系統的狀態（即顯示就緒隊列）。這里，進程可用進程控制塊（PCB）表示為如右表所示。 進程名 A B C D E F G H J K L M 到達時間 0 1 2 3 6 8 12 12 12 18 25 25 服務時間 6 4 10 5 1 2 5 10 4 3 15 8
標簽： 進程
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：chfanjiang
本人編寫的incremental 隨機神經元網絡算法，該算法最大的特點是可以保證approximation特性，而且速度快效果不錯，可以作為學術上的比較和分析。目前只適合benchmark的regression問題。 具體效果可參考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.
標簽： incremental 編寫 神經元網絡 算法
上傳時間： 2016-09-18
上傳用戶：litianchu
一個神經網絡的工具箱，用于M a t l a b中
上傳時間： 2016-09-28
上傳用戶：zhanditian
The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produces a factorization of P*A into the product L*U where P is a permutation matrix, and L and U are lower and upper triangular, respectively. The functions in this package are accurate, but they are far slower than their MATLAB equivalents (x=A\b, [L,U,p]=lu(A), and so on). They are presented here merely to illustrate and educate. "Real" production code should use backslash and lu, not this package.
標簽： illustrates elimination Gaussian pivoting
上傳時間： 2016-11-09
上傳用戶：wang5829
