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数学计算 1979年,诺贝尔奖获得者李政道教授到中国科技大学讲学,他给少年班的同学出了这样一道算术题:有5只猴子在海边发现一堆桃子,决定第二天来平分.第二天清晨,第一只猴子最早来到,它左分右分分不开,就朝海里扔

1979年,诺贝尔奖获得者李政道教授到中国科技大学讲学,他给少年班的同学出了这样一道算术题:有5只猴子在海边发现一堆桃子,决定第二天来平分.第二天清晨,第一只猴子最早来到,它左分右分分不开,就朝海里扔了一只,恰好可以分成5份,它拿上自己的一份走了.第2,3,4,5只猴子也遇到同样的问题,采用了同样的方法,都是扔掉一只后,恰好 ...
https://www.eeworm.com/dl/641/311529.html
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人工智能/神经网络 在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設定SVM分類器的參數C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數值可以取在較

在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設定SVM分類器的參數C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具. ...
https://www.eeworm.com/dl/650/334744.html
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汇编语言 ,片选接到p1.5 复位端 p1.4 中断端接到 int0 82c250工作在斜率模式下

,片选接到p1.5 复位端 p1.4 中断端接到 int0 82c250工作在斜率模式下 ,RS 接51k电阻到地。 2,SJA1000与82C250的接口,逻辑上为SJA1000输出0(显性位),表现为低点平输出给82C250,则82C250输出 差分的低电平。SJA1000输出1(隐性位),表现为高电平或悬空输出给82C250,则82C250输出悬空状态。 3,周立功的中SJA_BCA ...
https://www.eeworm.com/dl/644/220219.html
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单片机开发 利用SPCE061A

利用SPCE061A,RS485 多路数据采集系统 本系统采用双CPU控制,主机与从机的CPU都是使用SPCE061A单片机。从CPU负责采集七路数据,同时应答主CPU发送的命令。主CPU进行数据处理,数据显示,键盘输入,系统报警,语音播报通道的电压值。在主CPU与从CPU的通讯中,采用国际标准的RS485差分方式接口,使通讯的速率和传输距离均大 ...
https://www.eeworm.com/dl/648/271263.html
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技术书籍 深入浅出ARM7-lpc213x(上册)

本套书分上、下册。上册以philips公司的lpc2131 arm微控制器为核心,以easyarm2131开发板为基础,深入浅出地对lpc213x系列arm微控制器的使用进行了详细、全方位的阐述。全书共分5章。
https://www.eeworm.com/dl/537/36761.html
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人工智能/神经网络 这个是用来进行基频检测的

这个是用来进行基频检测的,目前做的最好的应该数Paul的基频提取算法了,误差可以小于万分之五。该源代码的算法是我根据Paul的算法修改得到,省略了插值部分,所以误差在百分之五以内,但是在实际工作中已经足够了。
https://www.eeworm.com/dl/650/137604.html
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软件设计/软件工程 在现代化的学校管理中

在现代化的学校管理中,学生成绩管理系统有着十分重要的作用,然而,用大型软件系统来于小型的事业单位,不啻于“杀鸡用牛刀”,因此小型的的软件对于这种单位自然有十分重要作用。某学校出与这种目的制作了这个成绩管理系统。 ...
https://www.eeworm.com/dl/684/332793.html
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单片机开发 (1. 开机时

(1. 开机时,显示12:00:00的时间开始计时; (2. P0.0/AD0控制“秒”的调整,每按一次加1秒; (3. P0.1/AD1控制“分”的调整,每按一次加1分; (4. P0.2/AD2控制“时”的调整,每按一次加1个小时; ...
https://www.eeworm.com/dl/648/423278.html
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人工智能/神经网络 跟類神經網路有點像的東西

跟類神經網路有點像的東西, 不過現今最常拿來就是做分類也就是說,如果我有一堆已經分好類的東西 (可是分類的依據是未知的!) ,那當收到新的東西時, SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
https://www.eeworm.com/dl/650/456869.html
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matlab例程 资源动态聚类的方法分析

利用aiNet执行资源聚类的算法分为两部分:第一部分是aiNet学习算法,如上所述;第二部分是在获得记忆细胞矩阵M和Ab-Ab之间的dij矩阵S基础上,实现连通图的剪枝聚类。
https://www.eeworm.com/dl/506629.html
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