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上传时间： 2015-02-22
上传用户：ommshaggar
b to b 模式 电子商务系统 ，c# 开发 , B/S结构
上传时间： 2014-01-20
上传用户：hanli8870
以红白黄色为股票的价格支撑，四线计算方式与均线方式有些差异。
上传时间： 2013-11-29
上传用户：ainimao
樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
上传时间： 2017-05-14
上传用户：日光微澜
欧几里德算法：辗转求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 当b为0时,两数的最大公约数即为a getchar()会接受前一个scanf的回车符
上传时间： 2014-01-10
上传用户：2467478207
数据结构课程设计 数据结构B+树 B+ tree Library
上传时间： 2013-12-31
上传用户：semi1981
股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。
上传时间： 2017-05-11
上传用户：wd1314
* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
上传用户：xauthu
(1) 、用下述两条具体规则和规则形式实现.设大写字母表示魔王语言的词汇 小写字母表示人的语言词汇 希腊字母表示可以用大写字母或小写字母代换的变量.魔王语言可含人的词汇. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、将魔王语言B(ehnxgz)B解释成人的语言.每个字母对应下列的语言.
上传时间： 2013-12-30
上传用户：ayfeixiao
1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现，汉诺塔的破解很简单，就是按照移动规则向一个方向移动金片： 如3阶汉诺塔的移动：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间： 2016-07-25
上传用户：gxrui1991
