克里格algorithym

实际的单片机应用系统开发过程中，由于程序功能的需要，经常编写各种延时程序。延时时间从数微秒到数秒不等。对于许多C51开发者，特别是初学者，编制非常精确的延时程序有一定难度。本文从实际应用出发，讨论几种实用的编制精确延时程序和计算程序执行时间的方法，并给出各种方法使用的详细步骤，以便读者能够很好地掌握理解。

算例1实现了对批处理程序加密的功能。运行效果见文件包中的附图. 程序运行后，提示输入一个批处理文件，若文件不存在，则显示打开失败，否则对文件进行加密，并提示文件加密成功。 知识点：文件结束符、换行符的意义与ASCII值。 算例2实现了一个简单的加密算法的设计。运行本例后可以以用户提供的密码为密钥把某个文件进行加密。 知识点：异或运算在加密中的运用以及对文件的字节码转换。

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Cantilever simulations in COMSOL Multiphysics

找出两个字符串的最长公共子串。 给出一个字符串，请删除该字符串的前导空格和尾随空格，中间的空格若多余1个删减到1个。 我是个菜鸟，但软件会是我终生的事业~我有信心学好它，希望站长通融-Two strings to find the longest common sub-string. Given a string, remove the string leading spaces and trailing spaces, if the extra spaces in the middle of a cut to one. I was a rookie, but the software will be my lifelong career ~ and I am confident to learn it, and hope that owners accommodation

分形几何被曼德勃罗喻为是大自然的几何学。这个代码，采用了分形几何的方法模拟生成自然界的云。形象而逼真。-Mandelbrot fractal geometry has been described as the geometry of nature. The code, adopted the method of fractal geometry of nature cloud simulation. Realistic image.

神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。 一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。 这是一个SOFM神经网络的c++程序。

二进制文件值转换为文本文件-binary files are converted to text files

c语言求解四阶龙格库塔法的算法源代码，例子：某一地区的病菌传染，三种人员的人数的状态方程，即可能受传染的人数x1,已被传染的病的人数x2，及已治愈的人数x3，并假设他们是因接触而传染。-c language for solving fourth-order Runge-Kutta method algorithm source code, example: a certain area of the bacteria infection, the number three state equation, which may be the number of infected x1, has been the number of disease-borne x2, and the number of people have been successfully cured x3, and assuming they are due to exposure and infection.

Simhash 传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦，其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量，然后计算两篇文章对应向量的向量夹角。但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大，对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的，simhash算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。 simhash算法很精巧，但却十分容易理解和实现，具体的simhash过程如下： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报