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数学计算 随机算法与回溯算法结合解N皇后问题.小程序,主要体现算法设计思想.

随机算法与回溯算法结合解N皇后问题.小程序,主要体现算法设计思想.
https://www.eeworm.com/dl/641/276896.html
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编译器/解释器 (五)测试数据:n=0 n=-1 n=2 a 1 2 a 2 3 a 3 4 d 3 5 n=2 a 1 5 a 2 10 d 1 15 a 3 20 a 4 2

(五)测试数据:n=0 n=-1 n=2 a 1 2 a 2 3 a 3 4 d 3 5 n=2 a 1 5 a 2 10 d 1 15 a 3 20 a 4 25 a 5 30 d 2 35 d 4 40 e 0 0 (六)测试结果:error error 没付钱,没停就走了 第一辆车付50元 第二辆车付125元 第三辆车没出来 第四辆车付25元 第五辆车没进入 ...
https://www.eeworm.com/dl/628/277350.html
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数值算法/人工智能 n皇后问题的C++实现(附实验报告)

n皇后问题的C++实现(附实验报告),n可以自己修改,简单易懂门槛相当低
https://www.eeworm.com/dl/518/277587.html
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数学计算 一个用python编写的N体模拟问题

一个用python编写的N体模拟问题,采用Barnes-Hut算法,带实时模拟和显示计算,代码写得非常漂亮
https://www.eeworm.com/dl/641/277802.html
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Windows Mobile TaskVision 应用程序展示了用于个人和公司相关任务管理的一个完整的 n 层应用程序。该示例附带了用于运行某个私有任务服务器应用程序的随时可运行的示范客户端、全部客户端源代码

TaskVision 应用程序展示了用于个人和公司相关任务管理的一个完整的 n 层应用程序。该示例附带了用于运行某个私有任务服务器应用程序的随时可运行的示范客户端、全部客户端源代码,以及服务器安装软件包。
https://www.eeworm.com/dl/677/278859.html
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Jsp/Servlet 最近点对的随机算法 算法时间达到O(n)非常完美的实现了随机最近点对的功能

最近点对的随机算法 算法时间达到O(n)非常完美的实现了随机最近点对的功能
https://www.eeworm.com/dl/696/278960.html
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其他 最大李雅普诺夫指数的计算 该函数用来计算时间序列的最大Lyapunov 指数--Wolf 方法 % m: 嵌入维数 % tau:时间延迟 % data:时间序列 % N:时间序列长度 %

最大李雅普诺夫指数的计算 该函数用来计算时间序列的最大Lyapunov 指数--Wolf 方法 % m: 嵌入维数 % tau:时间延迟 % data:时间序列 % N:时间序列长度 % P:时间序列的平均周期,选择演化相点距当前点的位置差,即若当前相点为I,则演化相点只能在|I-J|>P的相点中搜寻 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/279425.html
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数据结构 哈夫曼树 设计2进制前缀编码的方法如下. (1) 根据给定的n个字符以及相应的权值构造一棵最优二叉树 (2) 二叉树除了根结点以外,所有左边的分支标记 0 ,右边的分支标记为 1 (

哈夫曼树 设计2进制前缀编码的方法如下. (1) 根据给定的n个字符以及相应的权值构造一棵最优二叉树 (2) 二叉树除了根结点以外,所有左边的分支标记 0 ,右边的分支标记为 1 (3) 对于每一种字符所对应的叶子结点找出到根结点的路径,则从根结点到此叶子结点路径上各分支字符组成的二进制数字串即为该字符的二进制前缀编码. ...
https://www.eeworm.com/dl/654/279532.html
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matlab例程 MATLAB 下的数字信号处理实现示例 附录一 信号、系统和系统响应 1、理想采样信号序列 (1)首先产生信号 x(n),0<=n<=50

MATLAB 下的数字信号处理实现示例 附录一 信号、系统和系统响应 1、理想采样信号序列 (1)首先产生信号 x(n),0<=n<=50
https://www.eeworm.com/dl/665/279803.html
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人工智能/神经网络 n this demo, we show how to use Rao-Blackwellised particle filtering to exploit the conditional inde

n this demo, we show how to use Rao-Blackwellised particle filtering to exploit the conditional independence structure of a simple DBN. The derivation and details are presented in A Simple Tutorial on Rao-Blackwellised Particle Filtering for Dynamic Bayesian Networks. This detailed discussion of the ...
https://www.eeworm.com/dl/650/280629.html
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