代码搜索:整车检验

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m judgementmatrix.m

% 读取一个格式化文件中所有矩阵,连接成归一化的判断矩阵 % 计算最大特征值对应的特征向量,进行一致性检验,构造判断矩阵. % version 2.0 % 矩阵文件的(*.txt)格式要求(共4条) % 1 空格开头的行,回车行,注释行(见第3条)在读取时都会被忽略. % % 2 每个矩阵要有维数(Dimension)和序号(Sequence),其次序可以颠倒,但是不能缺项, ...
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bas 逐步回归m2.bas

Attribute VB_Name = "modMethod" '逐步回归 Option Explicit 'xy(1 To n, 1 To m+1):观测数据,已知,n是观测次数,m是自变量个数 'F1:指定的F临界值,用于引入,已知 'F2:指定的F临界值,用于剔出,已知 ' 要求F1>=F2。如果F1=F2=0,则引入除线性相关外的全部变量 'F:F检验值,计算结果 '
www.eeworm.com/read/240784/13197867

bas 逐步回归m2.bas

Attribute VB_Name = "modMethod" '逐步回归 Option Explicit 'xy(1 To n, 1 To m+1):观测数据,已知,n是观测次数,m是自变量个数 'F1:指定的F临界值,用于引入,已知 'F2:指定的F临界值,用于剔出,已知 ' 要求F1>=F2。如果F1=F2=0,则引入除线性相关外的全部变量 'F:F检验值,计算结果 '
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cpp main1-1.cpp

// main1-1.cpp 检验基本操作bo1-1.cpp的主函数 #include"c1.h" // 要将程序中所有#include命令所包含的文件复制到当前目录下 // 以下两行可根据需要选其一(且只能选其一),而无须改变基本操作bo1-1.cpp typedef int ElemType; // 定义抽象数据类型ElemType在本程序中为整型。第4行 //typedef
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Chapter 1 // bo1-1.cpp 抽象数据类型Triplet和ElemType(由c1-1.h定义)的基本操作(8个) // c1.h (程序名)#include // main1-1.cpp 检验基本操作bo1-1.cpp的主函数 // algo1-1.cpp 计算1-1/x+1/x*x… // algo1-2.cpp 计算1-1/x+1/x*x…的更快捷的算法 // f
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ͭ

Attribute VB_Name = "modMethod" '逐步回归 Option Explicit 'xy(1 To n, 1 To m+1):观测数据,已知,n是观测次数,m是自变量个数 'F1:指定的F临界值,用于引入,已知 'F2:指定的F临界值,用于剔出,已知 ' 要求F1>=F2。如果F1=F2=0,则引入除线性相关外的全部变量 'F:F检验值,计算结果 '
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cpp main1-1.cpp

// main1-1.cpp 检验基本操作bo1-1.cpp的主函数 #include"c1.h" // 要将程序中所有#include命令所包含的文件复制到当前目录下 // 以下两行可根据需要选其一(且只能选其一),而无须改变基本操作bo1-1.cpp typedef int ElemType; // 定义抽象数据类型ElemType在本程序中为整型。第4行 //typedef
www.eeworm.com/read/164520/5489236

bas 逐步回归m2.bas

Attribute VB_Name = "modMethod" '逐步回归 Option Explicit 'xy(1 To n, 1 To m+1):观测数据,已知,n是观测次数,m是自变量个数 'F1:指定的F临界值,用于引入,已知 'F2:指定的F临界值,用于剔出,已知 ' 要求F1>=F2。如果F1=F2=0,则引入除线性相关外的全部变量 'F:F检验值,计算结果 '
www.eeworm.com/read/154133/5640212

bas 逐步回归m2.bas

Attribute VB_Name = "modMethod" '逐步回归 Option Explicit 'xy(1 To n, 1 To m+1):观测数据,已知,n是观测次数,m是自变量个数 'F1:指定的F临界值,用于引入,已知 'F2:指定的F临界值,用于剔出,已知 ' 要求F1>=F2。如果F1=F2=0,则引入除线性相关外的全部变量 'F:F检验值,计算结果 '
www.eeworm.com/read/201003/15418461

bas 逐步回归m2.bas

Attribute VB_Name = "modMethod" '逐步回归 Option Explicit 'xy(1 To n, 1 To m+1):观测数据,已知,n是观测次数,m是自变量个数 'F1:指定的F临界值,用于引入,已知 'F2:指定的F临界值,用于剔出,已知 ' 要求F1>=F2。如果F1=F2=0,则引入除线性相关外的全部变量 'F:F检验值,计算结果 '