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找到约 1,149 项符合 K-Nearest 的查询结果

Linux/Unix编程 inux 0.11 内核

inux 0.11 内核,选择它的原因:它是最完善早期发布版本之一,源代码体积小(大小才325 K左右),能正常运行的一个LINUX操作系统的原型
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人工智能/神经网络 基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构

基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构,即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q,并给出各层加权系数的初值 和 ,选定学习速率 和惯性系数 ,此时k=1; (2)采样得到rin(k)和yout(k),计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)计算神经网络NN各层神经元的输入、输出,NN输出层的输出即为PID控制器的 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/288470.html
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企业管理 摘要:介绍了企业人事统计信息管理系统总体规划的确定、系统调查的进行、逻辑模型 的提出、总体结构的设计以及系统的运行效果。 关键词:信息管理系统;人事统计信息;总体规划;逻辑模型;总体结构设计 中

摘要:介绍了企业人事统计信息管理系统总体规划的确定、系统调查的进行、逻辑模型 的提出、总体结构的设计以及系统的运行效果。 关键词:信息管理系统;人事统计信息;总体规划;逻辑模型;总体结构设计 中图分类号:J!G!@#!文献标识码:K ...
https://www.eeworm.com/dl/632/288651.html
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人工智能/神经网络 Probability distribution functions. estimation - (dir) Probability distribution estimation. dsam

Probability distribution functions. estimation - (dir) Probability distribution estimation. dsamp - Generates samples from discrete distribution. erfc2 - Normal cumulative distribution function. gmmsamp - Generates sample from Gaussian mixture model. gsamp - Generates sample from Gaussian dist ...
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数学计算 本源码是由VB编写的

本源码是由VB编写的,用于测量路线中的联系数k的求定
https://www.eeworm.com/dl/641/289465.html
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其他行业 文件给出了几个典型的雷达杂波的小程序:瑞利杂波

文件给出了几个典型的雷达杂波的小程序:瑞利杂波,相关对数正态分布杂波,相关weibull分布杂波和相干相关K分布杂波。
https://www.eeworm.com/dl/668/293145.html
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Java编程 CRC16算法的Java实现

CRC16算法的Java实现,使用方法如下: CRC16 crc16 = new CRC16() byte[] b = new byte[] { // (byte) 0xF0,(byte)0xF0,(byte)0xF0,(byte)0x72 (byte) 0x2C, (byte) 0x00, (byte) 0xFF, (byte) 0xFE, (byte) 0xFE, (byte) 0x04, (byte) 0x00, (byte) 0x00, (byte) 0x00, (byte) 0x00 } for (int k = ...
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matlab例程 聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图象信息挖掘领域

聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图象信息挖掘领域,该技术提高了图象检索的速度和质量。K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法
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数学计算 弹簧隔振器的系数k0=4.5 hc=3.5 d=[3.15 3.23] a1=tan(pi*(d)./(2*hc)) a2=cot(pi*(d)./(2*hc)) % plot

弹簧隔振器的系数k0=4.5 hc=3.5 d=[3.15 3.23] a1=tan(pi*(d)./(2*hc)) a2=cot(pi*(d)./(2*hc)) % plot(d,a1) y=(a1+a2)*2*k0*hc*1e-3./pi y=y./9.8*8 % var=1+(tan(pi*(d+0.25)./(2*hc))).^2 k=2*k0*hc/pi*( var*pi./(2*hc)+var*pi./(2*hc)./(var-1
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数据库系统 关系数据库习题与解答(中文版

关系数据库习题与解答(中文版,[美] Ramon A. Mata-Toledo、Pauline K. Cushman 著)
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