编写一个java应用程序。用户从键盘输入一个1-9999之间的数，程序将判断这个数是几位数，并判断这个数是否回文数。回文数是指将数含有的数字逆序排列后得到的数和原数相同，例如12121,4224,6778776等都是回文数。 1）程序具有判断用户的输入是否为合法整数的功能。对非法输入（例如含有字母）要进行处理。 2）要判断输入数的位数，并输出相关信息。 3）要判断是否回文数。 二、二战期间，英国情报人员获取德军的一机密电报，电报的内容为： bzdz izu sxgzd vs lh ,vpzg woflsh vs vwrh vhlsddlmp glm wrw gzy vsg .gflyz gstfzu bvsg gzsd hdmlp vml lm ,hghzvy wmz hwiry mvvdgvy izd z hzd vivsg ,ltz tmlo tmlO 情报人员已经知道，这段电报的加密方式为： 1. 首先将字符串的顺序颠倒。 2. 字母互换的规律为：A->Z, B-Y, C-X...X->C, Y->B, Z-A a->z, b->y, c-x...x->c, y->b, z->a. 3. 非字母字符保持不变。 请编程帮助情报人员破译这份机密电报。给出注释良好的源程序和程序运行后的结果。
上传时间： 2017-06-02
上传用户：dengzb84
我的数据结构实验指导与练习题，非常经典的哈！《数据结构》是计算机几相关专业的一门核心基础课程，也是很多高校考研专业课之一。它主要介绍线性结构、树型结构、图状结构三种逻辑结构元素的存储实现，在此基础上介绍一些典型算法及时、空效率分析。这门课程的主要任务是培养学生的算法设计能力及良好的程序设计习惯。
上传时间： 2017-06-02
上传用户：mikesering
为用户提供透明的管理平台，为java初学者提供良好的学习平台
上传时间： 2013-12-17
上传用户：waizhang
关于关联向量机应用的最新文献！ 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰,获得强非线性表达能力且预报性能良好的模型。并将KPCA-RVM应用于PTA装置对羧基苯甲醛(4-CBA)含量的软测量建模,结果表明该方法预测精度高于PCA-RVM和RVM。
上传时间： 2013-12-20
上传用户：ddddddos
图书馆管理系统是图书馆管理工作中不可缺少的部分，它对于图书馆的管理者和使用者都非常重要，所以图书馆管理系统应该为管理者与读者提供充足的信息和快捷的数据处理手段，但长期以来，人们使用传统的人工方式或性能较低的图书馆管理系统管理图书馆的日常事务，操作流程比较繁琐。一个成功的图书馆管理系统应提供快速的图书信息检索功能、快捷的图书借阅、归还流程。从读者与图书馆管理员的角度出发，本着以读者借书、还书快捷、方便的原则，本系统具有以下特点： 确保系统具有良好的系统性能，友好的用户界面。 较高的处理效率，便于使用和维护。 采用成熟技术开发，使系统具有较高的技术水平和较长的生命周期。 系统尽可能简化图书馆管理员的重复工作，提高工作效率。 简化数据查询、统计难度。
上传时间： 2017-06-27
上传用户：wcl168881111111
自己编写的粒子群优化算法，以计算一个函数的值作为测试，达到了良好的精度
上传时间： 2017-07-01
上传用户：klin3139
本文中提出的车载导航终端设计方案，可实现GPS导航、电子地图实时定位、GSM/GPRS通信等功能，通过实验已取得良好的效果
上传时间： 2013-12-31
上传用户：希酱大魔王
在蓄电池应用领域, 铅酸蓄电池以可靠、电容量大、维护简单等特点占有很大的市场。本文太阳能铅酸蓄电 池的充电方案采用了在单片机领域应用最广的51 单片机, 依靠adc 进行模拟量数据采集并在51 上采用软件实现pwm 算法 对12v 铅酸蓄电池进行( 三段精细) 充电控制, 得到良好的控制效果。基于51 单片机的铅酸蓄电池充电器的实现
上传时间： 2017-07-13
上传用户：123啊
vb的开发技术规范，良好的习惯是成功的基础，了解它可以让你事半功倍
标签： 开发技术
上传时间： 2013-12-17
上传用户：mhp0114
语音识别中的说话人自适应研究.nh 1.MAP和MLLR算法比较 文章在讨论由说话人引起的声学差异基础上，研究两种基于模型 的自适应算法:最大似然线性回归(州压LR)和最大后验概率(MAp)。 实验结果表明，不论采用哪种自适应都能使识别率有一定的提升。两 种算法之间的差异性在于MAP具有良好的渐进性，但收敛性较差， 而MLLR在很大程度上改善了收敛特性，但其渐进特性却不如MAP。 文章讨论了在侧汰P自适应中，初始模型参数的先验知识对自适 应效果的影响，以及在MLLR中，回归类对自适应效果的影响。文 章还进一步研究了采用两种算法的累加自适应效果，从结果看MAP 和MLLR结合的方法比单独使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 还对包括基于特征层的归一化算法和用于基于声学模型的MLLR算 法等效性进行讨论，并给出了统一的算法框架。
上传时间： 2014-01-09
上传用户：bakdesec
