代码搜索：计步
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代码结果 7,190
www.eeworm.com/read/365698/9850871
m diffparam1.m
function r=DiffParam1(F,x0,h,N)
%非线性方程组：f
%初始解：x0
%数值微分增量步大小：h
%雅可比迭代参量:l
%解的精度：eps
%求得的一组解：r
%迭代步数：n
x0 = transpose(x0);
n = length(x0);
ht = 1/N;
Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);
for k=
www.eeworm.com/read/365698/9850898
m diffparam2.m
function r=DiffParam2(F,x0,h,N)
%非线性方程组：f
%初始解：x0
%数值微分增量步大小：h
%雅可比迭代参量:l
%解的精度：eps
%求得的一组解：r
%迭代步数：n
x0 = transpose(x0);
n = length(x0);
ht = 1/N;
Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);
J = zero
www.eeworm.com/read/365330/9869047
m my_dct.m
%程序功能：模拟DCT编码解码过程，生成带“块效应”的图像
%实验图片：lena.jpg(512*512)
%步骤：灰度图像→DCT→量化→反量化→IDCT
%下一步目标：实现对任意大小图象的处理。（判断图象大小，若不是2的整数次方，则补零）
close all;clear;clc;
I1=imread('1.bmp');%读取图像
figure(1);imshow(I1);title
www.eeworm.com/read/168830/9896645
txt 启动软盘的制作.txt
启动软盘的制作
本文仅提供最简单的启动盘制作方案，仅供参考。
主要分为三大步：
一、制作root文件系统
二、编译内核
三、整合启动盘。
开始制作boot/root盘：
一、制作root文件系统：
1、vi /etc/lilo.conf, 加入一行 ramdisk=4096 （创建虚拟磁盘）
2、mke2fs -m 0 -N 2000 /dev/ram0
（给
www.eeworm.com/read/162031/10343953
txt readme.txt
程序说明：
Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例，可以通过两个参数EPS和MinPts调节聚类。
DBSCAN.cs是实现文件，聚类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍
聚类示例数据来自于sxdb.mdb，一个Access数据库。
已知问题及
www.eeworm.com/read/159339/10667815
txt java.txt
在Tomcat下JSP、Servlet和JavaBean环境的配置
经常看到jsp的初学者问tomcat下如何配置jsp、servlet和bean的问题，于是总结了一下如何tomcat下配置jsp、servlet和ben，希望对那些初学者有所帮助。
第一步：下载j2sdk和tomcat：到sun官方站点（http://java.sun.com/j2se/1.4.2/
www.eeworm.com/read/275706/10800283
txt readme.txt
程序说明：
Form1.cs是应用聚类算法DBSCAN (Density-Based Spatical Clustering of Application with Noise)的示例，可以通过两个参数EPS和MinPts调节聚类。
DBSCAN.cs是实现文件，聚类算法的进一步信息请参考“数据挖掘”或者相关书籍
聚类示例数据来自于sxdb.mdb，一个Access数据库。
Eri
www.eeworm.com/read/418205/10959106
txt 14.4 基于tcp的网络应用程序的编写及服务端程序.txt
14.4 基于 TCP的网络应用
14.4.1 服务器端程序
首先，利用 VC++集成开发环境新建一个 Win32 Console Application类型的应用程序，程序取
名为: TCPSrv，并在应用程序创建向导的第 1步选择: An empty project选项，以创建一个空的
工程。
然后利用【文件\新建】菜单命令，为 TCPSrv工程添加一个 C++源文件: TcpSr
www.eeworm.com/read/271309/11001004
m jpgcompress.m
function JPGCompress(s)
%对制定图片进行jpeg压缩编码
A=imread('1.bmp');
fun=@DCT_Measure;
B=blkproc(A,[8,8],fun);%得到量化后的系数矩阵，与原始图像尺寸相同，需要进一步处理
%将B分成8×8矩阵重新排列，并对直流系数做差分
n=length(B)/8; %对每个维度分成的块数
%创建一个8×（8