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找到约 710 项符合 j-blog 的查询结果

数学计算 求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
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数学计算 求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
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其他 求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
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其他 求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求标准偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
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编译器/解释器 本程序可以对一个完整的类pascal程序进行语法分析并将分析的结果输出显示。 程序要求输入的字符串必须有完整的程序体说明以及程序开始的标志

本程序可以对一个完整的类pascal程序进行语法分析并将分析的结果输出显示。 程序要求输入的字符串必须有完整的程序体说明以及程序开始的标志,否则,该语法分析器给出错误信息。 当进行完上述判断后,则进行各个语句串的分析,其中包括赋值语句,分支语句与循环语句(可嵌套判断),并将判断结果显示,若有错误,则输出错误 ...
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交通/航空行业 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gm ...
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网络 全新的模板规则

全新的模板规则,按照模板规则制作相应模板可以兼容更多的风格。默认兼容oblog,pjblog,bo-blog,lbsblog。
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Linux/Unix编程 DawnLightPlayer,一个新的基于ffmpeg的全功能播放器

DawnLightPlayer,一个新的基于ffmpeg的全功能播放器,正在开发中。 见这里:http://blog.chinaunix.net/u/3063/showart_702844.html
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人工智能/神经网络 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA优化的BP神经网络程序

程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA优化的BP神经网络程序,用于单因素时间 序列的预测,采用了单步与多步相结合预测 说明: 采用GA(浮点编码)优化NN的初始权值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 优化权值
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中间件编程 动态规划的方程大家都知道

动态规划的方程大家都知道,就是 f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j] 但是很多人会怀疑这道题的后效性而放弃动规做法。 本来我还想做Dijkstra,后来变了没二十行pascal就告诉我数组越界了……(dist:array[1..1000*1001 div 2]...) 无奈之余看了xj_kidb1的题解,刚开始还觉得有问题,后来豁然开 ...
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