代码搜索:数据输入
找到约 10,000 项符合「数据输入」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/131785/14129861
txt 需求规格说明书样例.txt
需求规格说明书样例
1 目的
规范化软件开发过程中的《需求说明书》的编写,使之成为整个开发工作的基础。
2 适用范围
本规范适用于集团开发项目的(软件)《需求说明书》的编写。
3 编写内容提示
1 引言
3.1.1 背景说明
说明被开发软件的名称,任务提出者,用户及实现该软件的计算机网络。
3.1.2 参考资料
列出有关资料(名称,发表日期 ...
www.eeworm.com/read/131485/14143550
m daona.m
n=input('\n请输入节点数:n=');
m=input('\n请输入支路数:m=');
ph=input('\n请输入平衡母线的节点号:ph=');
B1=input('\n请输入支路信息:B1=');
%它以矩阵形式存贮支路的情况,每行存贮一条支路
%第一列存贮支路的一个端点
%第二列存贮支路的另一个端点
%第三列存贮支路的阻抗
%第四列存贮支路的对地导纳
%第五列存贮 ...
www.eeworm.com/read/130564/14185164
txt 3阶非线性.txt
3
矩阵A:
-2 1 -1 0 0 0
0 -2 0 0 0 0
10 -10 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵B:
1 0 0 0 0 0
0 -1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵△:
0 0
www.eeworm.com/read/130564/14185177
txt 双积分系统最短时间控制.txt
2
矩阵A:
0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵B:
0 0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵△:
0 0 0 0 0
www.eeworm.com/read/130564/14185217
txt 3阶非线性.txt
3
矩阵A:
-2 1 -1 0 0 0
0 -2 0 0 0 0
10 -10 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵B:
1 0 0 0 0 0
0 -1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵△:
0 0
www.eeworm.com/read/130564/14185230
txt 双积分系统最短时间控制.txt
2
矩阵A:
0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵B:
0 0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
矩阵△:
0 0 0 0 0
www.eeworm.com/read/130309/14198421
cpp link_polynomial.cpp
#include"link_polynomial.h"
#include
void main()
{
int choice;
multinomial r;
while(1)
{
cout
www.eeworm.com/read/232033/14211319
txt 说明.txt
QQ潜水者末日
在查询窗口中输入要查询的QQ号码(
不超过12位,因为我感觉好像QQ好像还没
有那么多位数的号码^_^),当返回的状
态为彩色图片时说明为在线(包括隐藏),
当返回状态为灰色时说明不在线.
本程序仅供娱乐,不得用于任何非法
途径及商业途径,否则后果自负!
www.eeworm.com/read/129613/14236250
m example2_13.m
%已知输入和目标矢量:
P = [1 2 3];
T = [2.0 4.1 5.9];
%设计一个径向基网络:
net = newrb(P,T);
%然后在网络的输入端输入一个新的值
P = 1.5;
%运用仿真函数sim:
Y = sim(net,P)
www.eeworm.com/read/129613/14236284
m example2_11.m
%任意创建一个具有100个元素的输入矢量,构造一个排列在3 3栅格上由9个神经元组成的自组。
%织特征映射网络,对网络训练400次,观察网络的自组织能力。
P=rand(2,100);
W=initsm(P,9);
M=nbman(3,3);
W=trainsm(W,M,P,[20 400])