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  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：4mb
    • 提供者：xqq524148626

  1. 基于分形的网络流量模型的分析与研究

  2. 作者：唐斐 单位：北京邮电大学 流量模型是网络性能分析和通信网络规划设计的基础,精确的流量模型对设计高性能网络协议、业务量预测与网络规划、高性能的网络设备与服务器、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理都有着重要意义。传统的电信网络中采用泊松模型来刻画网络流量的随机属性,研究电话通信中的呼叫数量、等待时间、通话时长等参数的统计特性,并由此来设计电话网络,以保证一定的QoS。实践证明,该模型对于传统电话网的系统设计和性能评估问题是非常有效的。 随着通信技术的发展,通信网络也发生着日新月异的变化。研究

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-05-22
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：smallroom_1988

  1. Heavy Tailed Distribution

  2. 重尾分布论文 Lam (1988) proposed the Geometric Process (GP) model for positive continuous data fXt ; t = 1; 2; : : :g with a monotone trend. Denition: A stochastic process fXtg is a GP if for some ratio a > 0: fYt = at

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-10-15
    • 文件大小：413kb
    • 提供者：baidu_32035753

  1. 基于多模型的鲁棒软测量建模方法

  2. 针对系统输出数据存在异常点和非线性的情况,假设系统噪声服从包含重尾的拉普拉斯分布,提出一种基于多模型的鲁棒软测量建模方法。利用期望最大化算法解决模型参数的估计问题,得到了模型参数的迭代估计算法,并用数值算例验证了该建模方法的有效性。研究表明,鲁棒软测量方法实现了对异常点的自动检测与排除,解决了基于单个模型的传统软测量方法无法得到全局有效模型的问题。其适用于非线性的、具有多个工作模态的实际系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：639kb
    • 提供者：weixin_38597533

  1. 玻色增强，Liouville有效作用以及p-A碰撞中的高重尾

  2. 在浓稀彩色玻璃冷凝方法的框架中，我们研究了在p-A碰撞中产生的颗粒多样性的波动。 我们表明，驱动波动的主要作用是质子波函数中胶子的玻色增强。 我们显式地计算恢复Bose增强效果的力矩生成函数。 我们表明，可以根据复合材料场的Liouville有效作用来理解它，这可以通过质子的波动密度或饱和动量来确定。 结果得出的概率分布非常接近γ分布。 我们还计算了对此分布的第一次校正，这是由于产生的胶子的成对Hanbury Brown-Twiss相关性所致。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-08
    • 文件大小：327kb
    • 提供者：weixin_38547421

  1. Precise large deviations for sums of two-dimensional random vectors with dependent components with extended regularly va

  2. 二维重尾相依风险模型的精细大偏差，田海兰，沈新美，令${ ec{X}_{k}, k geq 1}$为一列独立同分布二维非负随机向量, 边际分布为F1, F2, 均服从$ERV$族, 联合分布为F1,2, 有限均值向量 $ ec{mu}=ep ec{X}_{1}$

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：447kb
    • 提供者：weixin_38640117

  1. Asymptotic ruin probabilities for a kind of delayed-claims risk modelunder heavy tailed conditions

  2. 重尾分布下一类带有延迟索赔的风险模型的渐近破产概率，李津竹，，本文研究一类同时带有主索赔和延迟索赔的风险模型。文章假设主索赔额和延迟索赔额都服从重尾分布,具体而言,都服从正规变化分布。�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：255kb
    • 提供者：weixin_38685538

  1. 改进的SIR模型评估k个重要点算法(Python)

  2. 本资源针对一种边权重存在重尾分布复杂网络，改进原本的SIR模型对TopK重要节点进行性能评估。并将传播过程绘制成可视化图。本资源使用networkx工具包。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：wwwsogacom

  1. 高速网络流频繁项挖掘算法

  2. 在当前骨干网络链路速率呈几何倍数增长的情况下,实时准确地挖掘出网络流中的频繁项对于网络管理和网络安全具有重要的意义.在SS(space saving)计数算法的启发之下,针对网络流的实际特性,提出了一种剪枝操作受时间和流长双重约束的网络流频繁项挖掘算法(integrated weighted frequent items mining,IWFIM).IWFIM计数算法采用时间和流长组合赋权的方式为每个流项赋权,且算法每次剪枝操作时总是删除权值最小的流项.在IWFIM算法的基础上,依据网络流的重尾

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：492kb
    • 提供者：weixin_38678498

  1. 彩色图像去马赛克的非局部稀疏表示方法

  2. 目前,大部分彩色去马赛克(Color DeMosaicking,CDM)算法仅利用了局部的空间和光谱相关性,容易导致CDM复原图像边缘模糊以及细小结构丢失.当图像中出现周期性细小结构时,这些局部方法容易产生诸如锯齿、栅格等失真现象.针对这些问题,我们将字典学习和稀疏编码统一到一个变分框架中,提出了非局部自适应稀疏表示模型.通过非局部相似块聚类自适应地在线学习字典.利用局部和非局部的冗余信息对稀疏编码进行约束,强制稀疏编码靠近其非局部均值以减少编码误差.为了有效抑制服从重尾分布的CDM误差,设计了

  3. 所属分类：其它

  1. 基于分数阶分数算子的高斯分数阶噪声合成

  2. 本文通过研究白高斯噪声（wGn），m​​Gn和多阶布朗运动（mBm）之间的关系，提出了一种基于可变阶分数算子的综合高斯噪声（mGn）的合成方法。 此外，为了更精确地表征具有局部缩放特性和重尾分布的过程，提出了一种多分数α稳定过程的合成方法，即mGn的推广。 为了说明，提供了mGn和多分数α稳定噪声的合成示例。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：624kb
    • 提供者：weixin_38640443

  1. 具有重尾瑞利分布的多视极化SAR图像建模和基于矩阵对数累积量的新颖估计

  2. 随着现代雷达分辨率的提高，基于中心极限定理的高斯涨落模型无法准确描述目标的散射回波。 相比之下，基于广义中心极限定理的重尾瑞利分布在合成Kong径雷达（SAR）图像建模中表现良好，而在多视点图像处理中的应用却很困难。 我们描述了具有重尾瑞利分布的多视极化SAR图像的成功建模，并提出了基于矩阵对数累积量的重尾瑞利分布包括等效视数（ENL）的新颖参数估计器。 首先，将重尾瑞利分布的复合变量分为正α稳定变量和复数高斯变量的乘积。 然后推导基于单个极化信道中对数累积量的特征指数和尺度参数的参数估计。 其

  3. 所属分类：其它

  1. 沿海地区海洋实验数据的非瑞利混响模型分析

  2. 目的–本文的目的是提高浅层有源声纳检测性能水。 定义类似随机模型的多元椭圆轮廓（MEC）分布模型混响，有助于揭示目标签名的结构信息。 设计/方法/方法–有源声纳系统的开发范围更广传输带宽和更大的Kong径接收阵列，从而改善了信噪比匹配滤波和波束成形后的比率和混响功率比率。 但是，它改变了传统假定瑞利的混响引起的包络的统计分布分配。 MEC是一种广义的非高斯分布模型。 作者从理论上推导复合高斯，瑞利混合，威布尔，K分布都是特殊的例MEC。 众所周知，威布尔分布和钾分布具有比瑞利明显的重尾分配。 M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：161kb
    • 提供者：weixin_38644688

  1. 基于L

  2. 针对运动模糊图像的模糊去除问题, 提出了一种基于L0范数正则化的模糊核方法。该方法以图像梯度L0范数为正则项, 根据图像的稀疏先验条件, 选取合适的参数估计方法, 构建了一个非凸的最优化能量函数。在对该函数进行数值求解中, 选用了交替迭代法, 交替更新原始图像和模糊核的估计值。在原始图像估计中, 以图像梯度L0范数为稀疏正则项可以有效地保留图像的强边缘并抑制弱边缘对模糊核估计的影响, 从而提高了核估计的正确率。在模糊核计算过程中, 模糊核估计最优化能量函数则转换为一个经典的凸优化问题, 再通过对

  3. 所属分类：其它

  1. 自相似网络流量差分分析新方法

  2. 多媒体网络流量具有重尾特性及自相似特性,已得到了广泛的认同。而Alpha-stable过程作为Gaussian过程的推广能很好地描述重尾特性及自相似特性。在简要介绍了Alpha-stable分布和Alpha-stable过程的基础上,本文研究分析了当前基于线形分形稳定噪声(LFSN)理论的网络业务流量模型,并提出了基于差分分析的新方法及基于差分分析的LFSN流量模型参数估计新方法。对Bellcore实验室采集数据的拟合验证结果表明,该估计方法能准确确定模型参数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_38724363

  1. 基于光路复用机理的激光近程动态测距概率分布

  2. 基于光路复用机理，提出了一种激光近程动态扫描探测方法。基于重尾函数建立了一种脉冲激光发射波形数学模型，推导了脉冲激光近程动态探测冲击响应及回波方程。建立了一种脉冲激光测距概率统计分布模型，研究了脉冲激光发射功率/脉宽、阈值检测电压、等效均方根噪声电压以及激光出射角对测距概率分布的影响机理。结果表明：随着发射功率的增加，测距精度提高且分布曲线逐渐偏离真实值；测距精度随着激光发射脉宽的增加而递减；随着阈值电压的提高，分布曲线向右移动；距离测量分布曲线随着等效均方根噪声电压的增加而宽度增加、幅值减小；

  3. 所属分类：其它

  1. 互联网传播行为的时序演化与预测

  2. 互联网的传播行为对研究网络拓扑结构和动态行为的关系具有重要作用。选取CAIDA_Ark项目下不同地区4个监测点的有效路径样本数据，统计网络访问时间与访问直径，发现它们的相关性极弱，网络访问时间呈多峰重尾分布。采用非线性时间序列分析方法对网络访问时间演化序列混沌辨析，结果表明其时序演化具有混沌特征。在此基础上，引入 Logistic 方程建立网络传播行为预测模型，并用粒子群优化算法对模型参数取优，用 4个监测点的网络访问时间序列对模型进行实验，从准确性和可用性这2个方面对模型进行评价，结果表明，短

  3. 所属分类：其它

  1. 基于空间约束Student’s-T混合模型的模糊聚类图像分割

  2. 针对基于高斯混合模型的模糊聚类算法对噪声和异常值敏感的问题，利用包含邻域关系的先验概率与Student’s-T分布构建基于空间约束的混合模型，并结合熵规则化项定义模糊聚类目标函数。Student’s-T分布具有重尾的特点，较之高斯分布具有更强的抗噪能力。此外，为了更加有效地平滑噪声，在标号场上利用马尔科夫随机场模型刻画包含像素与其邻域像素相关性的先验概率，并表达为混合模型的权值系数以增强算法的鲁棒性。通过对模拟图像和真实彩色图像分割结果的定性定量分析，验证了提出算法的有效性和可行性。

  3. 所属分类：其它

  1. 层次混合模型快速遥感影像分割算法

  2. 针对高分辨率遥感影像中同物异谱和同谱异物导致的分割困难问题,提出一种层次高斯混合模型(HGMM)快速遥感影像分割算法.首先采用HGMM构建影像的统计模型,其具有准确建模像素强度统计分布呈现的非对称、重尾和多峰等复杂特性的能力;然后根据贝叶斯理论构建基于HGMM的分割模型,为了简化参数求解并提高算法效率,定义均值和方差为关于权重的函数;最后采用共轭梯度(CGM)求解模型参数.实验中采用所提出算法和传统统计模型分割算法分别对合成、全色和彩色高分辨率遥感影像进行分割实验.实验结果表明,所提出的HGMM

  3. 所属分类：其它

  1. actuar:这是CRAN R软件包系统信息库的只读镜像。 执行器—精算功能和重尾分布。 主页-源码

  2. actuar:这是CRAN R软件包系统信息库的只读镜像。 执行器—精算功能和重尾分布。 主页

  3. 所属分类：其它

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