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遗传算法库
应用背景开发商想开发基于遗传算法的教授麻省理工学院开发的程序遗传算法库关键技术关键技术落后，这是能够将遗传算法库在你的源代码主要是用C++开发的
- 2022-02-05 06:42:21下载
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adi公司的shark系列的汇编器原码,在控制窗口中进行调试等
adi公司的shark系列的汇编器原码,在控制窗口中进行调试等-adi
- 2022-07-04 20:16:28下载
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合并排序与链表
应用背景实现一个链表进行归并排序算法对3种不同尺寸的数值数据集（20，200，2000）。数值数据集应该是随机的。比较了不同大小的数值数据集合并排序算法，并确定在数据集上有更好的性能；关键技术程序更可用，程序应处理特殊情况，如用户意外无效输入。如果用户输入错误的东西，你应该允许用户输入另一个输入，直到它是一个有效的响应；
- 2022-05-09 01:52:01下载
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单词预测
此代码将确定从给定单词紧密匹配的单词。它使用群落系数和海明距离。
- 2023-05-15 02:10:03下载
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Suma de 矩阵
Esta es suma de 矩阵 en windows 窗体。
由卡洛斯 · 恩里克 · Paucar 法尔凡
- 2022-03-22 10:09:14下载
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水分配系统
翻译 maninwest@Codeforge 作者:Saleth Prakash@CodeProject我想为一个山坡或小村落的自来水分配系统程序化并进行计算。它模拟一个液体分配系统，有管道、阀门、水箱和其他组件。在这里，我将向你展示创建一组适用于特地情况的类是多么简单。类似的方法也可用在其他进程控制应用中，例如操作飞机的液压系统。普遍化的方法甚至可以用在电力分配系统或者跟踪资金流动的经济系统上。下图展示了一个构建在山坡上的小社区的水分配系统。这个水系统在 components.dll 库中建模。水分配系统的组件水源 -在真实世界中可能是泉、井或水库。假设水源的水永不枯竭，供水速度不能超过一个固定值。水槽 -是水的用户。它表示一个家庭、工厂或农田或一组这样的水的消费者。水槽以固定速率消耗水。管道 -输送水经过一定距离。管道具有限制可以流入的水量的特性阻抗。流入管道的水等于流出管道的水。水箱 -存储水，也分离流入/流出水流: 水流入水箱的速度可以跟流出的不同。 水箱有特征最大流出量，由水箱的出口大小决定。为了防止水箱溢出，并确保水箱不会干涸，我们给水箱使用开关。 在数量达到一定量时打开开关，开关驱动阀门，阀门控制水箱的水位。阀门 -监控水流。可以打开，让水无阻碍地流入。可以关上，完全停止进水。阀门假设是由伺服机构操作，通常由水箱关联的开关控制。流量、压力和回压系统中每个组件均有三个重要部分：流量、压力和回压。当将一个组件连接到其他组件时，我们是在连接
- 2023-06-19 00:50:03下载
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Apriori algorithm source code, in vc++ 6.0 environment to run, compile, there ar...
Apriori算法源码，在vc++6.0环境下运行，编译，有操作界面-Apriori algorithm source code, in vc++ 6.0 environment to run, compile, there are user interface
- 2023-01-11 16:10:04下载
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可以查看windows ce 下的nk.bin文件。其他的请察看源码
可以查看windows ce 下的nk.bin文件。其他的请察看源码-can check the windows ce document nk.bin. Please see the other FOSS
- 2022-03-06 20:38:06下载
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Packaging a console type operation, can be useful Win32 or MFC mode following th...
封装一个类进行控制台操作，能够在Win32或者MFC模式下面实用控制台-Packaging a console type operation, can be useful Win32 or MFC mode following the console
- 2023-07-10 05:05:03下载
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层次聚类
数据挖掘中聚类是旨在构建集群的层次结构的聚类分析的方法。战略层次聚类方法一般分为两种类型： [引文需要]集聚： 这是一种"自下而上"的方法： 每个观察值启动在它自己的群集中，并对集群会合并为一个层次结构中向上移动。分裂： 这是一种"自上而下"的方法： 所有观测值开始在一个群集中，并进行了拆分作为一个以递归方式将层次结构中下移。一般情况下，以贪婪的方式确定的合并和拆分。分层聚类的结果通常介绍聚类分析的结果。在一般情况下，凝聚聚类的复杂性是 O(n^3)，这使得他们对于大数据集的速度太慢。分裂与穷举搜索聚类是 O(2^n)，甚至更糟。然而，对于一些特殊的情况下，最优的有效凝聚方法 （O(n^2)) 已知的复杂性： 奥申 [1] 单连杆和碰杯 [2] 为完成连锁聚类法。
- 2022-03-18 03:27:47下载
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