-
2维FDTD TE 波
2维FDTD TE 波-2-D FDTD TE wave
- 2022-04-07 11:05:23下载
- 积分:1
-
实现多项式的因是分解
实现多项式的因是分解-polynomial is the result of decomposition
- 2023-02-17 17:50:04下载
- 积分:1
-
k均值聚类算法
c语言实现的!!!!!
k均值聚类算法
c语言实现的!!!!!
-k-means clustering algorithm c language to achieve! ! ! ! !
- 2023-05-13 12:55:02下载
- 积分:1
-
欧几里得算法32位最大公约数gcd
资源描述这是一个求32位最大公约数的欧几里得算法的实现,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位最大公约数的欧几里得算法的实现,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位最大公约数的欧几里得算法的实现,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!!
- 2023-09-03 07:50:04下载
- 积分:1
-
一种新的受限扩散池模型
一种新的受限扩散凝聚模型--单向扩散凝聚模型DLUA,输入不同的参数可产生各种不同的图案,可作为辅助研究或教学演示。-a new pool of restricted diffusion model-- the proliferation of one-way model DLUA rally, importation of different parameters can produce a variety of designs, as a complementary research or teaching demonstration.
- 2022-03-07 16:53:46下载
- 积分:1
-
各种排序算法的C++实现
应用背景排序是数据结构学习中非常重要的一个部分,也是各大公司面试笔试必须考试的内容,如果你想学习排序,并且希望用C++语言实现的话,本程序将是你的不二选择,这里面实现了初级冒泡排序,冒泡排序,改进冒泡排序,选择排序,直接插入排序,希尔排序,堆排序,归并排序(递归)。关键技术这里面实现了初级冒泡排序,冒泡排序,改进冒泡排序,选择排序,直接插入排序,希尔排序,堆排序,归并排序(递归)。里面包括链表的创建,链表的删除,链表的合并,数据的交换,堆的定义,调整大顶堆,调整小顶堆和结构体的定义等重要技术。
- 2022-09-08 12:00:03下载
- 积分:1
-
埃尔米特等距插值
埃尔米特等距插值-Hermite"s equidistant interpolation
- 2022-12-16 00:35:03下载
- 积分:1
-
大学将学习一门课程,一个过程的数值分析将D。
大学里必学的一门课程,数值分析的一个必做的程序,拉格朗日一次插值-universities will learn a curriculum, a numerical analysis of the process will do, Lagrange interpolation.
- 2022-01-25 23:41:25下载
- 积分:1
-
用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码。内有实例,依湖芦画瓢即可。...
用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码。内有实例,依湖芦画瓢即可。-Using support vector machine (SVM) classification and function to achieve the reunification of the source code. There are examples, according to Lake Lo paintings can ladle.
- 2022-06-15 21:49:41下载
- 积分:1
-
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。-k-means algorithm process as follows: First of all, the object data from the n choose k object as initial cluster centers and the remaining for the other object, then according to their cluster center with those of the similarity (distance) respectively assigned to them with the most similar (represented by cluster center) clustering obtained and then calculated for each new cluster center clustering (all objects in the cluster mean) repeated this process until the standard measure of function until the beginning of convergence.
- 2023-07-14 07:15:02下载
- 积分:1