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  1. 向量类的设计与实现 VC++6.0

  2. 编写一个实现n维向量各种操作的类，功能包括： （1） 构造函数实现n维向量的初始化构造，这里n可变； （2） 析构函数实现向量动态内存的释放； （3） 拷贝构造函数实现向量的拷贝构造； （4） 重载赋值运算符'＝'，实现两个向量之间的赋值； （5） 编写成员函数求两个向量的内积； （6） 编写成员函数求两个向量的外积； （7） 编写成员函数求两个向量的和； （8） 编写成员函数求两个向量的差； （9） 编写成员函数判断两个向量之间的线性相关性。 （10） 编写一个主函数测试向量类的上述功能。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-07-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：mm_xuan

  1. 多元统计分析 多元线性回归，电脑技巧，判别分析

  2. 含ppt和WORD格式，包括多元线性回归，主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、均向量多元统计分析多元分析常用统计量与均向量统计推断等等。。。。还包括某高手毕生精力总结的电脑技巧，难得总结。。。 详细：例： 3. 离均差平方和与离均差积和矩阵(离差阵) 将各变量的离均差平方和与离均差积和用矩阵排列，该矩阵称为离差阵(SSCP)。用SS或L表示。 与V的关系为： 或 4. 相关系数矩阵(相关阵) 与 的相关系数为： 变量本身的相关系数为1，因此： 将各变量间的相关系数用矩阵形 式排列，称相关

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-12
    • 文件大小：849920
    • 提供者：wawa314

  1. C语言通用范例开发金典

  2. 第1章 数据结构. 1 1.1 数组和字符串 2 1.1.1 一维数组的倒置 2 范例1-1 一维数组的倒置 2 ∷相关函数：fun函数 1.1.2 一维数组应用 3 范例1-2 一维数组应用 3 1.1.3 一维数组的高级应用 5 范例1-3 一维数组的高级应用 5 1.1.4 显示杨辉三角 7 范例1-4 显示杨辉三角 7 ∷相关函数：c函数 8 1.1.5 魔方阵 9 范例1-5 魔方阵 9 1.1.6 三维数组的表示 14 范例1-6 三维数组的表示 14 ∷相关函数：InitArra

  3. 所属分类：iOS

    • 发布日期：2009-12-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xqq524148626

  1. 基于多组点及法向量建立三维立体模型

  2. 根据平面的面上点及法向量，构建三维模型 #include #include #include #define N 3 #define M 100 //定义一个已知要素的类 class yaosu { public: float point[3]; //平面上的点 float xiangl[3]; //平面的法向量 float dianfa; //点法式球的平面方程ax+by+cz+d=0中的d的值，方便以后计算交点 }; class A //定义类来储存逆矩阵 { public: float

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-09-10
    • 文件大小：294912
    • 提供者：yigeren96

  1. 图像增强的实现

  2. 1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数 功能：计算和显示图像的色彩直方图 格式：imhist(I,n) imhist(X,map) 说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X 的直方图，map 为调色板。用 stem(x,counts) 同样可以显示直方图。 1.2 imcontour 函数 功能：显示图像的等灰度值图 格式：imcontour(I,n),imcontour(I,

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-06-07
    • 文件大小：116736
    • 提供者：a543623432

  1. C语言通用范例开发金典.part1.rar

  2. 第1章 数据结构. 1 1.1 数组和字符串 2 1.1.1 一维数组的倒置 2 范例1-1 一维数组的倒置 2 ∷相关函数：fun函数 1.1.2 一维数组应用 3 范例1-2 一维数组应用 3 1.1.3 一维数组的高级应用 5 范例1-3 一维数组的高级应用 5 1.1.4 显示杨辉三角 7 范例1-4 显示杨辉三角 7 ∷相关函数：c函数 8 1.1.5 魔方阵 9 范例1-5 魔方阵 9 1.1.6 三维数组的表示 14 范例1-6 三维数组的表示 14 ∷相关函数：InitArra

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-08-31
    • 文件大小：149946368
    • 提供者：xqq524148626

  1. C语言通用范例开发金典.part2.rar

  2. 资源简介 第1章 数据结构. 1 1.1 数组和字符串 2 1.1.1 一维数组的倒置 2 范例1-1 一维数组的倒置 2 ∷相关函数：fun函数 1.1.2 一维数组应用 3 范例1-2 一维数组应用 3 1.1.3 一维数组的高级应用 5 范例1-3 一维数组的高级应用 5 1.1.4 显示杨辉三角 7 范例1-4 显示杨辉三角 7 ∷相关函数：c函数 8 1.1.5 魔方阵 9 范例1-5 魔方阵 9 1.1.6 三维数组的表示 14 范例1-6 三维数组的表示 14 ∷相关函数：Ini

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-08-31
    • 文件大小：127926272
    • 提供者：xqq524148626

  1. 贝叶斯分类算法

  2. 朴素贝叶斯分类的工作过程如下： (1)  每个数据样本用一个n维特征向量X= {x1，x2，……，xn}表示，分别描述对n个属性A1，A2，……，An样本的n个度量。 (2) 假定有m个类C1，C2，…，Cm，给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），分类器将预测X属于具有最高后验概率（条件X下）的类。也就是说，朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci（1≤i≤m）当且仅当P(Ci|X)> P(Cj|X)，对任意的j=1，2，…，m，j≠i。这样，最大化P(Ci|X)。其P(Ci|X)最大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-02
    • 文件大小：625664
    • 提供者：k573338063

  1. 一维动态数组实现的矩阵类

  2. 实现有两个类 CVector 存放数据的自定义动态数组,采用一维动态数组存储矩阵数据 CMatrix 实现的矩阵类 使用的时候包含#include "Matrix.h"就行 CMatrix的接口函数都在"Matrix.h"里面 CVector的接口函数在"Vector.h"里，"Matrix.h"里包含了"Vector.h" 具体用法与测试用例Main.cpp里有3个测试用例，分别是针对构造函数属性计算与运算符重载的 内已包含测试工程xp\vc6.0\上亲测通过，并经过BoundsChecke

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-10-24
    • 文件大小：46080
    • 提供者：erqieshi

  1. n维向量类(C++)

  2. 写一个n维向量类，要求具有构造函数和拷贝构造函数，实现如下功能： a) 成员变量为正整数n和n维float数组 b) 能够计算该向量的模(长度)，并将向量单位化 c) 进行向量的加减运算 d) 计算两个向量的内积

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-12-05
    • 文件大小：256000
    • 提供者：zzzp123

  1. 数据结构 向量分类问题

  2. 给定M个N维向量，编程计算这些向量可以分成几类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-15
    • 文件大小：565
    • 提供者：qmh8620

  1. Meanshift，聚类算法讲解

  2. Meanshift，聚类算法入门讲解 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么Mean Shift向量的基本形式定义为:

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-05-19
    • 文件大小：421888
    • 提供者：chinese257

  1. 创建并使用词典类

  2. 正整数n, m从键盘输入，创建一个vector v，大小为n*m，随机填充该向量（0-99之间的整数）；创建二维的vector v，将v的每一行排序，并输出排序后的结果。排序要求调用标准库函数。 2、设计一个简单的词典类Dict，每个单词包括英文单词及对应的中文含义，并有一个英汉翻译成员函数，通过查词典的方式将一段英语翻译成对应的汉语 词典类Dict接口：add( )（添加单词）和trans( )（英汉翻译）成员函数 以多文件方式建立工程

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-11-25
    • 文件大小：111616
    • 提供者：jemiesama

  1. LDA人脸识别MATLAB（含k近邻算法）--王子涛

  2. 现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。 　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。我们定义Nj(j=0,1)Nj

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-29
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_43496063

  1. 低维洛伦兹流形的次极大保形对称超级代数

  2. 我们考虑一类尺寸为3和4的光滑取向的洛伦兹流形，它们允许无处消失的保形Killing向量和在保形Killer的Lie代数下不变的闭合二形式。 不变的两种形式通过歧管的共形几何形状以特定方式约束。 在三个维度上，共形Killing向量必须在任何地方都是因果因果关系（如果不变的两种形式相同地消失，则为空）。 在四个维度上，如果几何在任何地方都是Petrov类型N或O，那么共形Killing向量必须在任何地方都为零，并且不变的两种形式都消失。对于任何此类几何的共形类，可以分配特定的李超代数 结构，称为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：782336
    • 提供者：weixin_38653385

  1. N =（1,1）一般大超重力的超对称解

  2. 我们构造了三维N =（1,1）广义超重力（GMG）的超对称解。 通常，具有零Killing向量的解是pp波。 我们确定了出现在模型关键点的那些，其中一些在N =（1,1）新大质量超重力（NMG）中不存在。 在类似时间的情况下，我们发现NMG有许多常见的解决方案，但是GMG真正推出了一个新类，其中两个成员是平稳的Lifshitz和类似时间的压缩AdS时空。 我们还显示，除了完全超对称的AdS真空外，还有一个第二个AdS背景，其非零向量场保留了1/4超对称性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：228352
    • 提供者：weixin_38500117

  1. n维向量类(C++)

  2. 写一个n维向量类，要求具有构造函数和拷贝构造函数，实现如下功能： a) 成员变量为正整数n和n维float数组 b) 能够计算该向量的模(长度)，并将向量单位化 c) 进行向量的加减运算 d) 计算两个向量的内积

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-02-04
    • 文件大小：253952
    • 提供者：ada008

  1. 详解python 支持向量机(SVM)算法

  2. 相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。 本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的内容，尽量通俗易懂。至于公式推导方面，网上关于这方面的文章太多了，这里就不多进行展开了~ 1.SVM简介 支持向量机，能在N维平面中，找到最明显得对数据进行分类的一个超平面！看下面这幅图： 如上图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38557727

  1. 人工智能的本质是最优化过程

  2. 模型三要素 为了将事物和问题转化为最优化问题数学模型我们需要考虑三个要素：因素变量、约束条件和目标函数。我们根据事物和问题先找到影响模型的所有因素变量，然后再根据目的建立一个目标函数用来衡量系统的效果，最后还要找到客观的限制条件并作为模型的约束。 公式如上公式，实际问题的因素变量其实可以看成是一个n维向量，向量的每个元素都是实数。f0(x)是我们构建的目标函数，我们的目标就是最小化该函数（最大化的情况其实也可以转化为最小化的情况）。fi(x)和hj(x)作为约束函数，分不等式约束和等式约束两类，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：377856
    • 提供者：weixin_38735541

  1. 激光点云的混合流形谱聚类自适应分割方法

  2. 将激光点云视为分布于三维欧氏空间的线性与非线性混合流形, 提出一种基于混合流形谱聚类的自适应点云分割方法。由混合概率主成分分析法构造的M个主成分分析器组成混合概率模型, 得到描述点云的邻接矩阵; 将点云分割的几何特征在谱空间进行降维嵌入, 利用N-cut方法得到描述点云分割特征的多维向量; 结合类间类内划分算法自适应分割点云。实验结果表明, 对于三种受测点云, 所提出的算法能在较宽预设参数范围内以80%以上概率得到收敛于几何特征的分割结果, 参数稳定性较好。在对点云添加均值为0, 标准差为0.0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38581777
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