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  1. Excel 2003操作题及详解（20套）

  2. 1.将工作表Sheet1复制到Sheet2，并将Sheet2更名为“职工工资表”； 2.在“职工工资表”中用公式求出每人的应发数和实发数（应发数=固定工资+浮动工资+各种津贴，实发数=应发数-扣除)； 3.将“职工工资表”中各职工姓名“加粗，居中”，并以“实发数”降序排列表格内容； 4.根据“职工工资表”的“姓名”和“实发数”创建一“簇状柱形图”，显示在区域A13：H22，要求以“实发数示意图”为图表标题。 帮助: 1.选择Sheet1中A1：G8间的全部内容，再单击“编辑”→“复制”，再将光

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-06
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：oxhfly

  1. 基于ZigBee网状网络的分簇路由协议.pdf

  2. ：ZigBee是一种短距离、低速率无线网络通信技术，ZigBee网状网的路由是建立在AODV协议基础上的。采取一种有效的路由协 议并能减少路由的负载对于整个网络的负荷的减小非常关键。在ZigBee网状网的基础上，对AODV路由协议进行改进，提出一种新型的 分簇路由协议AODV Cluster，把整个ZigBee网络分成多个簇，一个簇的标签是根据簇首的短地址来实现的，而且同一个簇内的路由信息 共享。仿真结果表明，协议既保持了AODV的优点，又提高了网络的可扩展性能，特别是在网络的节点数较多时，性

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-03-16
    • 文件大小：324kb
    • 提供者：a903265446

  1. Visual+C++开发技术大全 源代码

  2. Visual C++开发技术大全 作者：明日科技 宋坤 刘锐宁 李伟明 第1篇　Visual C++基础篇 第1章　认识Visual C++　3 第2章　C++语言基础　43 第3章　C++语句控制　67 第4章　数组　87 第5章　函数　105 第2篇　用户界面设计篇 第6章　面向对象的程序设计　121 第7章　用户界面设计　153 第8章　文档与视图　195 第9章　菜单、工具栏和状态栏设计　233 10.3　字体对话框　268 10.3.1　字体对话框的主要方法　268 10.3.2　字

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-01-17
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：jiejiejieppp

  1. ichartjs和示例程序

  2. ichartjs 是一款基于HTML5的图形库。使用纯javascr ipt语言, 利用HTML5的canvas标签绘制各式图形。 ichartjs致力于为WEB应用提供简单、直观、可交互的体验级图表组件。是WEB图表展示方面的解决方案 。如果你正在开发HTML5的应用，ichartjs正好适合你。 ichartjs目前支持饼图、折线图、区域图、柱形图、条形图。ichartjs是基于Apache License 2.0协议的开源项目。 特点 跨平台： ichartjs利用HTML5 canva

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2013-03-15
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：qianyecq

  1. 关于膜计算的聚类算法

  2. 膜计算是一种分布式、并行计算模型，又被称为 P 系统。膜计算旨在从生命细胞的 结构和功能以及组织、器官和高级生物组织中细胞群的协作中抽象出计算模型，具有分 布式、极大并行性、非确定性等特点。膜计算已广泛地应用于众多领域。 聚类分析是一种无监督学习过程。数据聚类是将一组数据划分到不同的组或簇中， 使得同一组中的模式尽可能地相似而不同组中的尽可能地相异。与分类不同，用于聚类 的数据没有事先定义好的类标签。通过聚类希望寻找到数据集中数据的自然结构。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhuanjiao258

  1. FreeBSD操作系统设计与实现

  2. 第一部分 综述 第1章 BSD系统的历史和目标 1.1 UNIX系统的历史 1.1.1 UNIX系统的起源 1.1.2 Research小组的UNIX系统 1.1.3 AT&T UNIX System III和System V 1.1.4 伯克利软件发布(BSD) 1.1.5 UNIX无处不在 1.2 BSD和其他系统 1.3 BSD向开放源代码的转变 1.3.1 Networking Release 2 1.3.2 法律诉讼 1.3.3 4.4BSD 1.3.4 4.4BSD-Lite Re

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-17
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：lengwuqin

  1. Sybase ASE 15.7 开发文档：系统管理指南（卷二）

  2. Sybase ASE 15.7 开发文档：系统管理指南（卷二）共两卷 第 1 章 限制对服务器资源的访问 第 2 章 镜像数据库设备 第 3 章 配置内存 第 4 章 配置数据高速缓存 第 5 章 管理多处理器服务器 第 6 章 创建和管理用户数据库 第 7 章 装入和卸下数据库 第 8 章 分布式事务管理 第 9 章 创建和使用段 第 10 章 使用 reorg 命令 第 11 章 检查数据库一致性 第 12 章 制定备份和恢复计划 第 13 章 备份和恢复用户数据库 第 14 章 恢复系统

  3. 所属分类：Sybase

    • 发布日期：2016-12-19
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：hpflyhell

  1. Oceanus - 58同城数据库中间件

  2. Oceanus Oceanus - 58同城数据库中间件 关于DB中间件 在DB存储需求中，尽管业务不同，技术难点还是类似的，开源世界有很多DB中间件，解决方案也以通用方案为主，满足业务需要为前提，支持各种类型的需求。 Oceanus致力于打造一个功能简单、可依赖、易于上手、易于扩展、易于集成的解决方案，甚至是平台化系统。拥抱开源，提供各类插件机制集成其他开源项目，新手可以在几分钟内上手编程，分库分表逻辑不再与业务紧密耦合，扩容有标准模式，减少意外错误的发生。 Oceanus内部名词定义 da

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-01
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：q6115759

  1. 多视图聚类数据集mfeat

  2. 该mfeat数据集主要用于多视图聚类算法研究，其中已经有标签，可以用于对最终聚类算法分出来的类簇进行评估。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-08
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zhyiling

  1. 基于标签簇的个性化推荐算法

  2. 在基于多构面信任关系的个性化推荐中, 解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所 导致的推荐准确性低的问题。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-12-04
    • 文件大小：1018kb
    • 提供者：jxzy999

  1. 基于Spark的K-means安全区间更新优化算法

  2. 每次K-means算法更新聚类中心后,会对数据集中所有的点迭代计算它们与最新聚类中心的距离,进而获取点的最新聚类。这种全局迭代计算的特征导致传统K-means算法时间效率低。随着数据集增大,算法的时间效率和聚类性能下降过快,因此传统的K-means算法不适合大数据环境下的聚类使用。针对大数据场景下的时间效率和性能优化问题,提出了一种基于Spark的K-means安全区间更新优化算法。在每次更新聚类中心后,该算法更新安全区间标签,根据标签是否大于0每次判断落在该区间内的全部数据的簇别,避免计算所

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-22
    • 文件大小：818kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 万能u盘启动盘制作工具Rufus1.4中文版.rar

  2. 软件介绍: Rufus是一款快速可靠的USB格式化工具，除了可以格式化U盘外，还可以创建U盘启动盘。注意在格式化前需要先备份U盘中的重要数据，格式化后数据将会丢失。使用时需要选择分区方案和目标系统类型：MBR分区方案，BIOS或UEFI系统。MBR分区方案，UEFI系统。GPT分区方案，UEFI系统。支持簇大小：2048字节--64K字节。格式化选项：可以检查设备坏块1-4遍。支持快速格式化，创建一个ISO镜像或者DD镜像启动盘。还可以创建扩展标签和图标文件。如果要制作一个U盘启动盘，可以在格

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：598kb
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 基于UWB技术的煤矿井下无线定位系统

  2. 设计了井下无线定位系统的总体结构,给出了定位基站的硬件设计,选择采用UWB通信技术实现定位基站之间以及基站与定位标签之间的无线通讯。定位算法应用SDS-TWR测距算法实现井下定位标签位置信息的实时采集,保证定位的精确性。基于IEEE 802.15.4通信标准,无线传输系统采用点对点拓扑的簇树结构,实现定位数据的安全、稳定地上传。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：586kb
    • 提供者：weixin_38524851

  1. 通过重味射流的迭代解聚来搜索死锥效果

  2. 我们提出了一种使用迭代去聚类技术在对撞机上暴露死角效应的新方法。 迭代消簇可以使射流簇解开并访问射流树不同深度的子射流或分支。 我们的方法包括在每个步骤中使用包含重味的分支之后，使用Cambridge-Achen算法对重味标签的射流进行解簇，并记录未打标的互补叉的运动学。 互补的无标记叉脚的运动学曲线填充了一个隆德图，该图代表了在真空淋浴的每个步骤中从重味夸克发出的胶子辐射。 使用Pythia8 Monte Carlo，我们显示了ln（kT）> 0引入的隆德平面上的简单切口会抑制强铁化作用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：893kb
    • 提供者：weixin_38529951

  1. 无模命令完.pdf

  2. Pads9.5无摸命令学习资料，教大家怎么学习使用最常用的EDA工具；F5:选择管脚对 PowerPcB5.0.1中的无模命令 1.全局设置( Global Settings) C补充格式,在内层负片设汁时用来显示 Plane层的焊盘及 Thermal。 使用方法是:在键盘上输入C显示,再次输入C可去除显示。 //打开或关闭设计画面的互补显示模式。 D打开或关闭当前层昰示,使用方法是:从键盘上输入D来切换。建议设计时用D将 Display current Layer Last=ON的状态下。 D

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：256kb
    • 提供者：luojiazidi_87

  1. 机器学习入门 — K-means、DBSCAN聚类算法（概念、图解、代码示例）

  2. 聚类概念 聚类是把相似的东西分到一组，它是一个无监督问题，没有标签使用 难点： 对于有标签的有监督学习问题，标签可以便于我们来评估模型，无监督学习问题在评估上比较难一点 对于不同的参数组合，得到的学习结果，因为比较难对模型做评估，所以不能通过一个精确度的好坏来选择参数组合 K-MEANS算法 K-MEANS算法是聚类问题中，最简单，也是最实用的一个算法 基本概念 一个数据放进来，需要指定K值，来声明要得到簇的个数 质心：一个簇的数据均值，即向量各维取平均即可（迭代时使用） 距离的度量：常用欧几里

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：438kb
    • 提供者：weixin_38674124

  1. 数据挖掘学习笔记（三）

  2. 数据分析与数据挖掘的方法 1.频繁模式 频繁模式：数据中频繁出现的模式。 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合。 例如，信用卡分析、患者就诊分析、购物车分析… 2.分类与回归 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够使用模型预测类标识未知的对象的类标号。 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。 典型方法：决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机、神经网络、规则分类器、基于模式的分类、逻辑回归… 3.聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：weixin_38618819

  1. ceci-release:“ CECI的源代码-ce source code

  2. ceci发布 “ CECI：用于可伸缩子图匹配的紧凑嵌入簇索引”的源代码 介绍 CECI是一个子图匹配系统，适用于具有顶点标签的无向查询/数据图。 它使用子图同构作为嵌入语法，并利用多个线程来加快列表过程。 数据和查询图格式 图形由连接在单个文件中的顶点和边列表表示。 以下示例显示了代表Triangle（即qg1）的文件。 t # 0 v 0 -1 v 1 -1 v 2 -1 e 0 1 0 e 1 2 0 e 2 0 0 以“ t”开头的行表示图形标识符。 对于包含单个图形的文件，可以直接

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_42126274

  1. 基于中心度的标签传播时间序列聚类方法

  2. 为了实现时间序列自动聚类,以及更为细致地描述时间序列之间的结构关系,引入社区发现方法来研究时间序列聚类.针对标签传播方法在标签传播过程中具有较强不确定性,以及算法对网络结构较为敏感等问题,提出一种基于中心度的标签传播时间序列聚类方法;通过构建时间序列网络空间结构,将每条时间序列看作一个节点,根据每个节点的中心度来得到标签更新顺序;计算节点对于每个簇的归属度,再利用节点的归属度和标签的传播实现节点的划分,从而实现时间序列聚类.所提方法通过分析时间序列之间的连接关系来发现其在欧氏空间的结构特征,进而

  3. 所属分类：其它

  1. 基于K-means算法的电网用户标签特征分类软件 缺陷检测

  2. 为了解决传统特征分类软件缺陷检测方法存在检测开销大的问题，提出了基于K-means算法的电网用户标签特征分类缺陷检测方法。应用权值分配算法和对应方差的评估值，以权值定位标签的特征，然后基于数据标签值进行数据重新分配。对现有的标签数据进行K-means聚类，保证数据挖掘的最优影响性，然后进行分布式处理挖掘，进一步划分数据簇，确定簇内标签，最后通过加权幅值算法，重新定义当前用户特征标签，并与原标签进行对比，实现标签特征分类软件缺陷检测。实验研究表明，利用K-means算法可以有效降低软件分类算法的错

  3. 所属分类：其它

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