A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，里面包括Java描述、C++描述和C描述三個(gè)版本，非常全
標(biāo)簽： Introduction Structures Practical Algorithm
上傳時(shí)間： 2015-03-12
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AN2120, Connecting an M68HC08 Family Microcontroller to an Internet Service Provider (ISP) Using the Point-to-Point Protocol (PPP).
標(biāo)簽： Microcontroller Connecting Internet Provider
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶(hù)：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
C,C++ To Delphi轉(zhuǎn)換器的源碼
標(biāo)簽： Delphi To 轉(zhuǎn)換器 源碼
上傳時(shí)間： 2014-08-15
上傳用戶(hù)：ljt101007
USB Host 開(kāi)發(fā)中支持?jǐn)?shù)碼相機(jī)的源碼。即Picture To Picture協(xié)議的完整實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2015-03-12
上傳用戶(hù)：youke111
在Ｃ下實(shí)現(xiàn)的尼科梅切斯定理：任何一個(gè)整數(shù)的立方都可以寫(xiě)成一串奇數(shù)之和即任意一個(gè)正整數(shù)n的立方分解成個(gè)連續(xù)的n個(gè)奇數(shù)之和．
上傳時(shí)間： 2014-10-28
上傳用戶(hù)：WMC_geophy
一個(gè)閱讀RSS/RDF很好的工具。用JAVA SWT庫(kù)寫(xiě)的界面。支持n多種語(yǔ)言，而且還包含Blog工具，代理配置功能。對(duì)中文支持很好。
上傳時(shí)間： 2015-03-13
上傳用戶(hù)：2404
本書(shū)主要介紹了嵌入式開(kāi)發(fā)的基本概念、ToMu6)n開(kāi)發(fā)環(huán)境的使用和vxwort5操作 系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)核心技術(shù)等內(nèi)容。作者為國(guó)內(nèi)vxw皿比首批用戶(hù)，多年來(lái)一直從事嵌入式實(shí) 時(shí)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)，本書(shū)根據(jù)有關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合作者工程開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)而成，有很強(qiáng)的實(shí) 用和參考價(jià)值。 本書(shū)適合嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員閱讀，也可供其他愛(ài)好者參考。
標(biāo)簽： vxwort5 ToMu6 vxw 嵌入式開(kāi)發(fā)
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：hfmm633
皇后問(wèn)題：在N*N的方格里放置皇后，要求不能放在同一行、同一列、同一對(duì)角線上。輸入所有適合條件的情況。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2015-03-13
上傳用戶(hù)：shus521
jboss cmp technique book, for how to create cmp on jboss platform
標(biāo)簽： jboss cmp technique platform
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：dancnc
最新的支持向量機(jī)工具箱，有了它會(huì)很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：亞亞娟娟123
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