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算法与数据结构
大数据下载,算法与数据结构下载列表 第24页
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算法与数据结构
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多因子实验的权与谱系效应空间
说明:在多因子实验的统计分析中,权的使用引起许多作者的重视。如不等的权产生于实际的需要。对有关权的使用问题作了详尽的阐述,指出:1)如果人们不使用特定的权,那么有关效应的任何零假设都是不确定的,因而不能加以检验。 2)盲目使用相等的权往往引起棍乱,因为至少在合并某因子的两个水平时,应把相应的两个权值相加。
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kamo54
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算法与数据结构
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图论在多因子方差模型中的应用
说明:从完全二分图及其生成树出发,进一步研究了多因子实验的网点结构.在两因子的情形,视网点集合为完全二分图,本文证明了:交互效应矩阵的列基与网点集合关于其生成树的连枝集(Cotree)一一对应.这一结果为寻求r因子实验的效应矩阵的列基,从而构造r因子实验的最小无偏设计提供了新的途径.
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kamo54
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算法与数据结构
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使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件数据集
说明:数据集说明: 数据集下包含两个文件夹,其中spam文件夹下为垃圾邮件,ham文件夹下为非垃圾邮件。 数据集格式: txt文件
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master_hunter
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算法与数据结构
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ANSI ASQ Z1.9 2003 (R 2018) sampling procedures and tables for inspection
说明:ANSI ASQ Z1.9 2003 (R 2018) ANSI ASQ Z1.9 2003 (R 2018) sampling procedures and tables for inspection by variables for percent noncon forming
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std6588
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算法与数据结构
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data-management-and-the-data-lake-advantages-of-a-single-platform-approach.pdf
说明:DATA MANAGEMENT AND THE DATA LAKE: ADVANTAGES OF A SINGLE PLATFORM APPROACH Now you don’t have to choose between a data warehouse and data lake
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shooirn
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算法与数据结构
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用Floyd算法对所有可走路段遍历求用遗传算法出其最短路径(matlab算法)
说明:使用了Floyd算法,求出了任意两点的距离矩阵和两点之间最短节点的矩阵,并用遗传算法创造四个父辈,对父辈遗传,且保持基因量相等,以最短空跑距离为适应度,筛选出最优秀的父辈子辈的其中有所有基因的四个。有基于的表格,这是数维杯的c提
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x_IN_IT
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算法与数据结构
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answer.rar
说明:国科大算法设计与分析刘玉贵老师发布的答案。包含1,2,3,4,5,6,7。没有第八章以及9.10.11。
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weixin_42855815
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算法与数据结构
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基于miracl大数据少量源码实现的sm2的公钥解压缩(32位-64位都可)
说明:sm2的pub为65字节,公钥其实是由坐标点(x,y)组合构成,即每个点都是32字节的大数构成的。但是大多数情况下在使用的时候都是对公钥进行压缩使用,以节省空间。但是根据点压缩方式,我们在使用的时候看到的压缩公钥有两种,一种是02,一种是03。还有04的标识未压缩。 02/03表示一种压缩方式,所以在解压缩的时候根据压缩标志对Y坐标进行不同的反转操作。因为SM2算法采用的曲线公式,因此当知道坐标X就可以根据该公式算出Y坐标,进而得到完整的公钥。目前使用的算法库有两种分别是openssl和mira
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busfkhsdhf
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算法与数据结构
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Kaggle数据集-FIFA 19 所有球员数据集
说明:Kaggle数据集,FIFA 19 complete player dataset,https://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19
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sencloud
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算法与数据结构
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python代码输出差分方程
说明:由python代码实现的差分方程输出器,输入差分方程系数,可以得到差分方程可视化文本。 如输入 a = [1,-1.5,0.7,0.1] b = [1,0.5,0.2] 可得: e(k)-1.5e(k-1)+0.7e(k-2)+0.1e(k-3)=e(k)+0.5e(k-1)+0.2e(k-2)
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Stroranges
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算法与数据结构
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2019第三届辽宁省研究生数学建模竞赛A题贪吃蛇
说明:2019第三届辽宁省研究生数学建模竞赛A题 “贪吃蛇"是一种素质拓展游戏,要求队伍在限定的条件下捡球,按照完成捡 球任务的时间长短或者规定时间内捡球的总得分来确定输赢。 python实现 遗传算法 可视化展示
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Stroranges
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算法与数据结构
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gdal-3.1.4.tar.gz
说明:GDAl库3.1.4版本,解压后编译可用。GDAL是一个转换各种栅格数据格式的库。包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持)。它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服)。当然除了栅格操作,这 个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(转换矢量GIS数据),这样这个库就同时 具备了操作栅格和矢量数据的能力,
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qhqlnannan
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