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GCD的stein算法实现

于 2022-01-26 发布 文件大小:2.87 kB
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资源描述这是一个求32位最大公约数的stein算法的实现,使用了64级的流水线实现的,可以用,做了DC综合,测试全部通过!!这是一个求32位最大公约数的stein算法的实现,使用了64级的流水线实现的,可以用,做了DC综合,测试全部通过!!这是一个求32位最大公约数的stein算法的实现,使用了64级的流水线实现的,可以用,做了DC综合,测试全部通过!!

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  • 用c语言实现生产者
    用c语言实现生产者-消费者问题-used language producer-consumer issues
    2022-03-15 02:23:44下载
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  • 反向传播神经网络的多个输出
    反向传播的原则是其实很容易理解,即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下: 初始化与小随机加权网络。 目前对网络的输入层的输入的模式。 饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。 采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。 饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。 传播错误值返回到每个隐藏的神经元,是其在网络激活错误的贡献成正比。 喂养每个隐藏的神经元,以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。 对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。 重复步骤 8,直到网络接受过适当培训。 为了使这个新的网络通过它的步伐,我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例,每个,其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ;后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据,为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边,与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列,并且您现在有一个文件,它可以喂进入您的网络。
    2022-01-25 23:46:40下载
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  • 广度优先搜索、深度优先搜索等
    算法 广度优先搜索、深度优先搜索等。 数据结构课程、算法分析内会使用到的有关算法、结构的建立。 包括广度优先搜索、深度优先搜索、广义表、树结构、队列建立等。
    2022-01-25 21:15:40下载
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  • 基于遗传的BP神经网络优化
    BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单,可调整的参数多,训练算法也多,而且可操作性好,BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计,有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分,是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法,但是也存在着一些缺陷,例如:①、学习收敛速度太慢;②、不能保证收敛到全局最小点;③、网络结构不易确定。
    2022-03-05 03:53:12下载
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    快速敷里叶变换算法 图形显示-deposited fast Fourier transform algorithm graphics
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    这是一个单片机实用子程序集,有丰富的实用定点数计算,浮点数计算,及控制类子程序!适合单片机开发者参考工具。 该代码执行效率高,通过编译。-This is a single-chip utility subroutine sets, has a wealth of practical fixed-point computing, floating-point calculation, and control of type subroutine! Suitable for single-chip reference tool for developers. Efficient implementation of the code through the compiler.
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