Windows 2000下一个WDM驱动的简单范例，包括驱动和应用程序。虽然驱动程序仅仅是读取一个字符串，但是麻雀虽小，但是五脏俱全，强烈推荐学习WDM编程的初学者通过这个简单的范例搞清楚驱动程序最简单的结构
上传时间： 2013-12-27
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微软WINCE内部培训资料，PPT文档，共8个文件， 主要内容有系统定制、驱动开发、EVC调试、实时控制、多线程、图形等， 有图片流程。绝对权威。 最大的遗憾是E文的，只是我相信作为技术人员， 这种英文还是应该掌握。第二部分。
上传时间： 2013-12-22
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石子归并问题：在一个圆形操场的四周摆放着N堆石子(N<= 100),现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选取相邻的两堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分.编一程序,由文件读入堆栈数N及每堆栈的石子数(<=20)。 (1)选择一种合并石子的方案,使用权得做N－1次合并,得分的总和最小； (2)选择一种合并石子的方案,使用权得做N－1次合并,得分的总和最大；
上传时间： 2015-04-28
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文件名：filemon4。34,文件过滤驱动，最新版的filemon源代码。Sysinternals版
上传时间： 2014-01-06
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用动态规划的向后处理法求解背包问题的最优决策序列。即给定一个背包序列的重量和相对应的效益值。做出一个最优决策序列Xi(i=1~n)，使得最终效益和最大。
上传时间： 2015-06-02
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实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点，使得结果最优。 算法思想： 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成两个集合，TA和BA，TA中的元为：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素为：{ An} 3、 确定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 计算出CTQ、CBQ、COQ这些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通过划分点的第次移动分别计算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 对取到的z的最大值处标记，为分割点 7、 对CA进行调整，重复计算得到最终z的最大值点，对CA矩阵进行划分 8、 对上述算法进行修改，将得到的最大z值的分割点和次大的分割点都记录下来，得到两个分割，则将原有的属性集划分成三部分。 该算法的目的是找到独立存取的属性集合或者分别的应用集。比如说，如果可以找到两个属性A1,A2,他们只是被q1读取，而A3,A4被q2,q3读取，这样在分裂的时候可以确定。算法就是找到这些组。另外为了简单化起见，我命令refj(qi)全部等于1.
上传时间： 2015-06-04
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实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点(2个），使得结果最优。 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成3个集合，TA和BA和MA， 3、 确定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 计算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ这些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通过划分点的第次移动分别计算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 对取到的z的最大值处标记，为分割点 7、 对CA进行调整，重复计算得到最终z的最大值点，对CA矩阵进行划分 对上述算法进行修改，将得到的最大z值的分割点和次大的分割点都记录下来，得到两个分割，则将原有的属性集划分成三部分。
上传时间： 2015-06-04
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一般都是求图的最小生成树，本程序是带权图的最大生成树（搜索树）的算法实现，
标签： 生成树
上传时间： 2013-12-17
上传用户：shus521
用遗传算法求解背包问题是南京航空航天大学信息与计算科学专业编写的.本程序利用遗传算法来求解背包问题.采用二进制字符串编码,1表示选择物体,0则不选择. 背包问题描述:在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的重量为W1，W·2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。注意：在本题中，所有的重量值均为整数。
上传时间： 2014-11-22
上传用户：lixinxiang
//=== === === === === === === === === === === === === === = //函数说明 //函数名称：PolyFit //函数功能：最小二乘法曲线拟合 //使用方法：double *x ---- 存放n个数据点的X坐标 // double *y ---- 存放n个数据点的Y坐标 // int n -------- 给定数据点个数 // double *a ---- 返回m-1次拟合多项式的m个系数 // int m -------- 拟合多项式的项数，即拟合多项式的最高次为m-1。要求m<=n,且 // m<=20。若m>n或m>20，则本函数自动按m=min{n,20}处理 // double *dt --- dt[0]返回拟合多项式与各数据点误差的平方和；dt[1]返回拟合多 // 项式与各数据点的误差绝对值之和；dt[2]返回拟合多项式与各数据 // 点误差绝对值的最大值 //注意事项：拟合多项式的形式为 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
上传时间： 2015-07-19
上传用户：waizhang
