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深度探索C 对象模型

  • Grafix是一个C++软件包

    Grafix是一个C++软件包,它用于辅助程序员通过图形用户界面为X-windows来编写程序,主要一类库是直接实例化窗口对象 并得出新类,许多现实的实例程序。

    标签: Grafix 软件包

    上传时间: 2014-01-19

    上传用户:fxf126@126.com

  • Grafix是一个C++软件包

    Grafix是一个C++软件包,它用于辅助程序员通过图形用户界面为X-windows来编写程序,主要一类库是直接实例化窗口对象 并得出新类,许多现实的实例程序。

    标签: Grafix 软件包

    上传时间: 2013-12-27

    上传用户:梧桐

  • 如何使用图形对象(如Form

    如何使用图形对象(如Form,Image等)的画布(Canvas)在C++Builder应用程序中绘制图形

    标签: Form 如何使用 图形 对象

    上传时间: 2013-12-18

    上传用户:zgu489

  •  C#语言自C/C++演变而来。但是

     C#语言自C/C++演变而来。但是,它现代、简单、完全面向对象和类型安全。如果您是C/C++程序员,学习曲线将会很平坦。许多C#语句直接借用您所喜爱的语言,包括表达式和操作符。假如不仔细看,简直会把它当成C++。

    标签: 语言

    上传时间: 2014-11-28

    上传用户:181992417

  • 我用C#做的一个对字符串加密的程序

    我用C#做的一个对字符串加密的程序,加密对象为26个字母大小写和0到9的数字,实现的是替代法

    标签: 字符串 加密 程序

    上传时间: 2015-02-07

    上传用户:xinzhch

  • 这是一个儿童游戏程序。孩子们用不同的手势表示三种不同的对象

    这是一个儿童游戏程序。孩子们用不同的手势表示三种不同的对象,如伸开手掌象征“布”(cloth,用字符c表示),握成拳头象征“锤子”(hammer,用字符h表示),只伸出食指和中指象征“剪刀”(scissors,用字符s表示)。其胜负规则是“布包锤子,锤子砸剪刀,剪刀剪布”。如手势相同则不分胜负。

    标签: 游戏程序 对象

    上传时间: 2013-11-29

    上传用户:exxxds

  • c++技术问题,c++历史

    c++技术问题,c++历史,作者的真实感受,真正的成熟过程。本书介绍的一些的技术点:模板。。。。。,面向对象的概念

    标签:

    上传时间: 2014-07-18

    上传用户:tianjinfan

  • Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖

    Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖,同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来,所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是,Autolife模型进行了大大的简化,它界面友好,操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机,但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型,因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型,首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象:生物的大爆炸、大灭绝,Agent进化得越来越聪明;其次,用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系;最后,如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物,那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性,还可以进行自我修复,可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。

    标签: Agent Autolife 模型 开放式

    上传时间: 2015-03-14

    上传用户:a6697238

  • 隐马尔可夫模型

    隐马尔可夫模型,C语言编写,重要的是里面附带有隐马尔可夫模型原理介绍的ppt,可以对应学习

    标签: 马尔可夫模型

    上传时间: 2015-03-15

    上传用户:宋桃子

  • 自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络

    自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络,竞争是这样进行的:对于“赢”的那个神经元c,在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋,而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程,经过一定次数的训练以后,网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构:它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~

    标签: Kohonen 自组织 神经网络

    上传时间: 2014-01-06

    上传用户:ghostparker