linux device drive II 的示例移植到2.6.x内核
linux device drive II 的示例移植到2.6.x内核...
X-loader技术资料
📦 资源总数：1967
💻 源代码：332634
🔌 电路图：1
📚 X-loader全部资料 (1967个)
征服Ajax/施伟伟, 张蓓编著 ISBN号: 7-115-14706-X 出版发行项: 北京-人民邮电出版社 2006
征服Ajax/施伟伟, 张蓓编著 ISBN号: 7-115-14706-X 出版发行项: 北京-人民邮电出版社 2006...
realize overlapped-add method ％[y]=overlpadd(x,h,Nfft) ％y:output sequence ％x:input sequence ％h
realize overlapped-add method ％[y]=overlpadd(x,h,Nfft) ％y:output sequence ％x:input sequence ％h...
％realize overlapped-save method ％y:output sequence ％x:input seqence ％h:filter impulse response s
％realize overlapped-save method ％y:output sequence ％x:input seqence ％h:filter impulse response s...
我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个
我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个...
我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个
我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个...
* 用拉格朗日插值法依据N个已知数据点即使函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx
* 用拉格朗日插值法依据N个已知数据点即使函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx...
* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数
* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数...
* 用埃特金插值法依据N个已知数据点计算函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx-
* 用埃特金插值法依据N个已知数据点计算函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx-...
* 用牛顿插值法依据N个已知数据点即使函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx-插
* 用牛顿插值法依据N个已知数据点即使函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx-插...