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搜索资源列表

  1. 四则运算器初级版，可以进行代数的四则混合运算。

  2. 可以进行代数的四则混合运算，包括带括号及加、减、乘法的运算，但是不支持除法运算。运算对象仅包括字母和整数，如3XY或3*X*Y，3*XY等。此工具非常适于进行数学公式的展开运算，由于暂不支持小数等系数的计算，可以采用字母带入进行运算，再根据展开结果手工代入换算，这也是今后改进的一个方向。不过由于目前个人时间有限，暂时还没有改进的打算。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-22
    • 文件大小：57344
    • 提供者：wdwnotebook

  1. java-servlet-api.doc

  2. Java Servlet API说明文档 绪言 这是一份关于2.1版JavaServletAPI的说明文档，作为对这本文档的补充，你可以到http://java.sun.com/products/servlet/index.html下面下载Javadoc格式的文档。 谁需要读这份文档 这份文档描述了JavaServletAPI的最新版本2.1版。所以，这本书对于Servlet的开发者及servlet引擎的开发者同样适用。 JavaServletAPI的组成 JavaServletAPI由两个软

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-10-13
    • 文件大小：149504
    • 提供者：tanyuanji

  1. 一元多项式计算器(加减，带入x计算，排序等功能)

  2. 此题为我们课程设计的一题。C++、C语言都用上了。界面设计很不错哦

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-01-02
    • 文件大小：12288
    • 提供者：wsyuanchu

  1. gdb debug中文手册

  2. 用GDB调试程序 GDB概述 2 使用GDB 5 GDB中运行UNIX的shell程序 8 在GDB中运行程序 8 调试已运行的程序 两种方法： 9 暂停 / 恢复程序运行 9 一、设置断点（BreakPoint） 9 二、设置观察点（WatchPoint） 10 三、设置捕捉点（CatchPoint） 10 四、维护停止点 11 五、停止条件维护 12 六、为停止点设定运行命令 12 七、断点菜单 13 八、恢复程序运行和单步调试 13 九、信号（Signals） 14 十、线程（Threa

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2011-03-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sandy_luo

  1. 跟我一起写Makefile

  2. 跟我一起写Makefile 概述 —— 什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和professional的程序员，makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器，但如果你想成为一个专业人士，你还是要了解HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译，你就不能不自己写makefile了，会不会写makefile，从一个侧面说明了一个人是否具备完成大型工程的能力。 因为，ma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-17
    • 文件大小：585728
    • 提供者：shaoguangleo

  1. 11076 浮点数的分数表达

  2. 11076 浮点数的分数表达 时间限制:1000MS 内存限制:1000K 提交次数:0 通过次数:0 题型: 编程题 语言: 无限制 Descr iption 在计算机中，用float或double来存储小数有时不能得到精确值，若要精确表达一个浮点数的计算结果， 最好用分数来表示小数，有限小数或无限循环小数都可以转化为分数，无限循环小数的循环节用括号标记出来。如： 0.9 = 9/10 0.(3) = 0.3(3) = 0.3(33) = 1/3 当然一个小数可以用好几种分数形式来表示，我们

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-10-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：wyf176176

  1. matlab中的微分方程-matlab中的微分方程.doc

  2. matlab中的微分方程-matlab中的微分方程.doc 1510 matlab中的微分方程 第1节  Matlab能够处理什么样的微分方程？ Matlab提供了解决包括解微分方程在内的各种类型问题的函数： 1． 常规微分方程（ODEs）的初始值问题 初值问题是用MATLAB ODE求解器解决的最普遍的问题。初始值问题最典型的是对非刚性度（？nonstiff）问题应用ODE45，对刚性度（？stiff）问题采用ODE15S。（对于stiffness的解释，请参照“什么是Stiffness”一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_39840650

  1. Java天天酷跑.zip

  2. 一个用JAVA语言开发的天天酷跑小游戏，核心思想是运用Java中的线程机制实现对图片数组的反复绘制，达到动态效果，人物与障碍物的运动逻辑实质为x,y坐标上的变换，碰撞逻辑写的较为粗糙，是将障碍物与人物图片作为方块模型带入计算得出的，另外已经实现了背景音乐功能，完整工程文件已打包，欢迎下载

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：54525952
    • 提供者：galigali123

  1. CDMA2000 1xEV-DO反向链路数据吞吐量平衡负荷算法设计.pdf

  2. CDMA2000 1xEV-DO反向链路数据吞吐量平衡负荷算法设计pdf,CDMA2000 1xEV-DO反向链路数据吞吐量平衡负荷算法设计第1期 王洋:(MA20001kF-DO反向链路数据吞吐量平衙贠荷算法设计 85 式(3中的,β,y三个参数的确定将直接关系到 表4Δβ整定规则表 系统摔制的结果的收敛时间和稳定性.α是比例系, NB NM NS ZO PS PM PB NB 控制系统的响应速度和精度β是积分作用系数,控制 系统的稳态精度,是微分作川系数控制系统的动态 NB /0 ZO NS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 蒸发过程的解耦控制仿真实验平台.pdf

  2. 蒸发过程的解耦控制仿真实验平台pdf,蒸发过程的解耦控制仿真实验平台第21卷第l8期 009年9月 系统仿真学报 Sep.2009 curri+ u 采用如下的自逅应辨识算法 (1)X(t-l)e(t) T -Orp: cp Ir LoCx2-3 1) 1-X(t-1)X(t-1) OHF PHF CH (t-1)表示t-1时刻参数的基于强制循环蒸发系统 QHF PHe=QDx2+2PF 的非线性模型的估计 令输出变量n1=xy2=x2,并将上述几式分别带入式 如果e(l)>4△ (1)(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：973824
    • 提供者：weixin_38744153

  1. TI高精度实验室-噪声 3.pdf.pdf

  2. TI高精度实验室-噪声 3.pdfpdf,TI高精度实验室-噪声 3.pdf●在开始手工计算前,我们先一起关注下不同类型运放的电流和电压噪声指 标。我们知道电压噪声与该运放的静态电流相关性非常大。他们二者之间是 成反比的,也就是说高静态电流的运放一般都具有比较低的电压噪声。举例 来说,我们来对比下OPA349和OPA3,你就会发现高静态电流确实伴随 着低电压噪声指标。同时,我们也发现,同样静态电流下, Bipolar结构的 运放电压噪声往往都比CMOS结构的要低一些。例如,从CMOS结构的 OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 工业机器人机构误差分析.pdf

  2. 工业机器人机构误差分析pdf,工业机器人机构误差分析肾部 腕部 腰部 机座 5 ∧BB6自由度型机器人本体结构由回转的机体、大臂、小臂和腕部等部分组 成,共有6个自由度,属于关节型机器人,每个关节均有角度零位与正负方向限 位开关。机器人的回转机体实现机器人机体绕轴的回转(角01),它由固定底座 和回转工作台组成。安装在轴中心的驱动电机经传动装置,可实现工作台回转 大臂、小臂的平衡由机器人屮的平衡装置控制,在机器人的回转工作台上安装有 大臂台应,将大臂下端关节支承在台座上,大臂的上端关节用于支承小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 48V_30A移相全桥ZVSDC_DC变换器的设计.pdf

  2. 48V_30A移相全桥ZVSDC_DC变换器的设计pdf,48V_30A移相全桥ZVSDC_DC变换器的设计一般要求输出滤波电感电流的最大脉动量厂是最大输出电流的10%,即在输出满载电流10%条件下, 输出电感电流应连续。因此:Ⅰ、=30+0.1×30=33(A)。 由于次级绕组带中心抽头,故次级绕组电流有效值为:0.707*33=23.3(A) 那么次级绕组裸线面积: A=5=6.67(mm) (4).考虑到趋附效应的影响,选用的导线为多股漆包线并绕,f,=100HZ时趋附深度:Δ=0.21(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743602

  1. Butterworth （巴特沃斯）滤波器设计参考.pdf

  2. Butterworth （巴特沃斯）滤波器设计参考，适合研究滤波器的硬件工程师参考使用其他带通、带阻滤波器频率变换式参考表6-8(下图) "文道用。 表6-8根据模拟低通原型设计各类数字滤波器的频率变换式及有关设计参量的表达式 欧字滤波器类型 频率变换式 S=CI 设计参量的表达式 高通 H C1=n tan C=1 4=CIct 2 1=E2-1+ -D 示D=am() 带通 2cos 2 n-D cos au Cos o E sin w D2=D2 2) D 带阻 一E1z-1+ 20(m)

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：623616
    • 提供者：u010333323

  1. NOIP2018提高组C++试题.pdf

  2. 从高考到大学，编程越来越重要。就在刚刚过去不久的2018年高考里，全国各地的试卷都在不约而同地开始考察学生们的编程思维。不仅是数学，语文作文题也穿插了大数据的编程思维。二、不定项选择题(共题,每题分,共计分;每题有一个或多个正确选 项,多选或少选均不得分) 初赛中,选手可以带入考场的有()。 橡皮 手机(关机) 草稿纸 树是一种特殊的树,它满足两个条件 ()每个内部结点有两个或三个子结点; ()所有的叶结点到根的路径长度相同。 如果一棵树有个叶结点,那么它可能有()个非叶结点。 下列关于最短路算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：825344
    • 提供者：shmily83094

  1. 哈工大模式识别讲义BP算法

  2. 哈工大模式识别讲义BP算法讲义，哈工大研究生课程资源(8) ∑(-)‘( 将(7)和(8)代入(6) ∑ C 定义δ ∑6,则可以得到平方误差关于隐含层神经元参数和的梯度: 0 (9) 输入层隐含层输出层 O○O wid 佟2隐含层神经元权值的学习 由公式(5)和(9),我们得到了平方误差函数E关于输出层和隐含层参数的梯度。注 意到输出层需要计算的主要是每个节点的δ=()(),某种程度上这可以看作是 输出节点上的误差;而隐含层个节点计算8=()∑。时需要用到所有输出层节 点的误差δ,这也可以看作

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：247808
    • 提供者：qq_27328663

  1. 高斯分布参数的极大似然估计，EM算法

  2. 哈工大研究生课程讲义高斯分布参数的极大似然估计，EM算法高斯混合模型算法的迭代公式推导 我们首先来推导般混合密度模型参数估计的算法达代公式,然后再将般的混合 密度模型具体化为髙斯混合模型。 混合密度模型 假设样本集={x1,…,x}中的样本相互独立,并且按照如下的过程产生: 样木是依据桃率由个分布中的一个产生的,分布的概率密度数为(x0), 1,,,0为分布的参数 由第个分布产生样本的先验概率为a 先验概率a=(a1…,a),以及分布的参数日,…,0均未知。 我们称样本集来自于一个混合密度模型,

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：214016
    • 提供者：qq_27328663

  1. LDA模型里Gibbs sampling后验概率详细推导过程

  2. LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！Gibbs Sampling Derivation for LDA and ToT, Han Xiao, Ping luo Gibbs sampling:为了对x进行佔计,一般我们要从 P(X)≡P 中进行抽样。如果P(X)不易求得,我们可以通过对所有的P(x|X_)进行抽样来近似 其步骤如

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-11-17
    • 文件大小：492544
    • 提供者：wtdxhzx

  1. 深度学习与卷积神经网络

  2. 本文来自于个人微博，本文通过几种比较流行的卷积神经网络的结构图，简单的介绍了卷积审计网络的定义。简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)如下图就表示卷积的运算过程：（图1）卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音.这里以常用的激活函数sigmoid为例：把上述的计算结果269带入此公式，得出f(x)=1如图是一个人工神经元的模型：（图2）对于每一个神经元，都包含以下几部分：x:表示输入w:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：513024
    • 提供者：weixin_38570459

  1. 深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)

  2. 简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)如下图就表示卷积的运算过程：（图1）卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音.这里以常用的激活函数sigmoid为例：把上述的计算结果269带入此公式，得出f(x)=1如图是一个人工神经元的模型：（图2）对于每一个神经元，都包含以下几部分：x:表示输入w:表示权重θ:表示偏置∑wx:表示卷积(内积)f:表示激活函数o:表示输出对于一个灰度图片(图3)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：533504
    • 提供者：weixin_38732343
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