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自编的一个String类

于 2023-05-04 发布 文件大小:63.37 kB
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自编的一个String类- From arranges a String kind

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  • 雅可比迭代
    * 对解决 Ax = b 鉴于初始逼近 x(0)。 * * 输入: 数目方程和未知数 n;条目 * A(I,J),1 < = I J < = n 的矩阵 A ;条目 * B ㈠,1 < = I < = n 的非均匀期限 b ;的 * 条目 XO(I),1 < = I < = n 的 x(0) ;容忍 TOL ; * 最大 N.迭代次数 * * 输出: X(1),...,X(n) 的近似解决方案或一条消息 *,迭代的次数超过了。 */
    2022-01-28 16:55:49下载
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  • a good virtual oscilloscope! Be a direct run! Through his serial signal acquisit...
    一个很好的虚拟示波器!可一直接运行!他通过串口采集信号与系统单片机上的数据,把其波形显示在视图中~完全类似于数字示波器的操作-a good virtual oscilloscope! Be a direct run! Through his serial signal acquisition system with microcontroller on the data, its waveform displayed on the View were similar to the fully-digital oscilloscope operation! !
    2023-08-16 21:40:03下载
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  • 基于BP的神经网络变量筛选研究
    资源描述本程序结合BP神经网络应用平均影响值方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对其交过有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。
    2022-10-31 22:20:02下载
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  • 基于遗传模拟退火的聚类
    遗传算法在运行早期个体差异较大,当采用经典的轮盘赌方式选择时,后代产生的个数与父个体适应度大小成正比,因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群,造成早熟。在遗传算法后期,适应度趋向一致,优秀的个体在产生后代时,优势不明显,从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的,这样在温度高时(遗传算法的前期),适应度相近的个体产生的后代概率相近;而当温度不断下降后,拉伸作用加强,使适应度相近的个体适应度差异放大,从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短,因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象,同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数,使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。
    2023-07-26 07:15:03下载
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  • 汽车加油问题的
    汽车加油问题的算法-vehicle refueling the algorithm
    2023-09-03 11:25:03下载
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  • FFT
    载波生成器+博立业算法分析器。多功能,主要用于演示。-FFT
    2022-03-19 15:11:26下载
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    一个任意阶矩阵求逆的算法 使用tc调试通过 理论上孩子・支持任意阶 但是由于tc的限制,需要改变其中的一个数组值大小。不影响使用
    2022-03-23 10:48:32下载
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  • 数值分析中的循环赛程表问题,程序中含有运动员人数输入界面,在界面中可进行运动员人数的输入。...
    数值分析中的循环赛程表问题,程序中含有运动员人数输入界面,在界面中可进行运动员人数的输入。-Numerical analysis of the issue cycle calendar, the program contains a number of athletes input interface, the interface can input the number of athletes.
    2022-07-12 07:38:00下载
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  • matlab 平面拟合
    这个代码的功能是:给定一组3维数据点,计算出一个平面,所有点到平面的法线具体之和最小。拟合用到了计算给定数据点的特征值/特征向量。代码可以用到所有大于等于2D的空间。
    2022-01-25 16:41:34下载
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  • 遗传求解货郎担问题(TSP)
    本代码用遗传算法求解货郎担问题(TSP)。货郎担问题是组合数学中的著名问题,在算法领域颇受关注。问题是这样提出的:某旅行推销商,要到n个城市去推销商品,从其中某个城市出发,进出每个城市一次,最后返回驻地城市,问如何安排其路线,使行程最短。对于TSP问题,若采用穷举搜索算法,则需要考虑所有可能的情况,找出所有的回路,在对其进行比较,找出最佳路径。在n个城市TSP问题中,一条有效路径可以看成n个城市的排列。n个城市的全排列共有n!种,TSP问题没有限定路径的起点及方向,因此路径总数为n!/2n,可见穷举法随着城市数n的增大复杂度急剧增长。用遗传算法求解TSP问题的思想是先随机生成若干条有效路径,在选择其中较优的路径参与繁殖,生成下一代。再对下一代进行类似操作。经过若干代的进化后,将会收敛于一个较优解。此外,在遗传过程中可以加入变异算子来模仿生物界中的变异现象。
    2022-07-04 17:09:54下载
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