代码搜索：线性分析
找到约 10,000 项符合「线性分析」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/140292/13090247
java lexicalanalysisfinishedexception.java
//词法分析结束异常,用以标识词法分析已经结束
package compiler;
/**
* Title:
* Description:
* Copyright: Copyright (c) 2005
* Company:
* @author not attributable
* @version 1.0
*/
pu
www.eeworm.com/read/201491/15406846
txt readme.txt
ntua.rar
分布式网络考试系统UML分析
PowerDesigner9 毕业设计的一部分，用PD9分析的。
www.eeworm.com/read/105181/15675728
c lan_ip_half.c
/*****************************************************************************
发消息命令scs-listen转存ipdata.dat，
读IP流量文件IpDataFile[20] = "ipdata.dat.tmp"
分析数据,将结果追加到a_tmp文件。等待?_night分析
****************
www.eeworm.com/read/105181/15675739
c lan_ip_taday.c
/*****************************************************************************
发消息命令scs-listen转存ipdata.dat，
读IP流量文件IpDataFile[20] = "ipdata.dat.tmp"
分析数据,将结果追加到a_tmp文件。等待?_night分析
****************
www.eeworm.com/read/155298/11885885
m linennet_143.m
% 线性神经网络是最简单的一种神经元网络，由一个或多个线性神经元构成。它不同于感知器神经网络，其中每个神经元的传递函数是一个线性函数，因此线性神经网络的的输出可以取任意值，而不象感知器神经网络的输出只能是0或1。本例设计一个简单的单层线性神经元。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc
% INITLIN -对神经 ...
www.eeworm.com/read/126119/14445179
m linennet_143.m
% 线性神经网络是最简单的一种神经元网络，由一个或多个线性神经元构成。它不同于感知器神经网络，其中每个神经元的传递函数是一个线性函数，因此线性神经网络的的输出可以取任意值，而不象感知器神经网络的输出只能是0或1。本例设计一个简单的单层线性神经元。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc
% INITLIN -对神经 ...
www.eeworm.com/read/165898/10047468
m detrend_example.m
%detrend_example.m
%从信号中去除直流成分和线性成分
t = 0:0.04:5; %时间
x = 2*t + 0.5*randn(size(t)); %带线性成分的随机信号
x_no_linear=detrend(x);
www.eeworm.com/read/331857/12803678
txt 循环链表.txt
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
int length;//记录线性链表的长度
typedef struct lnode{
float data;
struct lnode *next;
}*linklist;
void initlist(linklist &l){
int k;
linklist end;//记录线性链表的
www.eeworm.com/read/480149/6677755
m detrend_example(1).m
%detrend_example.m
%从信号中去除直流成分和线性成分
t = 0:0.04:5; %时间
x = 2*t + 0.5*randn(size(t)); %带线性成分的随机信号
x_no_linear=detrend(x);
www.eeworm.com/read/480149/6677899
m detrend_example.m
%detrend_example.m
%从信号中去除直流成分和线性成分
t = 0:0.04:5; %时间
x = 2*t + 0.5*randn(size(t)); %带线性成分的随机信号
x_no_linear=detrend(x);