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搜索资源列表

  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. 机器视觉 贾云得 pdf machine vision

  2. 目录： 第一章 引论 1·1 机器视觉 1·2 Marr视觉计算理论 1·3 机器视觉的应用 1·4 机器视觉的研究内容与面临的困难 1·5 机器视觉与其它学科领域的关系 1·6 成象几何基础 1·7 本书内容向导 思考题 第二章 人类视觉 2·1 人类视觉简介 2·2 感受野 2·3 视觉信息的多层次并行处理 2·4 视觉信息的集成和反馈 思考题 第三章 二值图象分析 3·1 阈值 3·2 几何特性 3·3 投影 3·4 游程长度编码 3·5 二值图象算法 3·6 形态算子 思考题 计算机练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：zdragon2002

  1. 数据挖掘资料--麻省理工学院

  2. LOG回归例子.pdf 多元回归例子.pdf 分类树.pdf 分类与贝叶斯.pdf 概述例1.pdf 关联.pdf 回归树 数据挖掘技术比较.pdf 聚类.pdf 判别分析例2.pdf 软件概述.TXT 神经网络.pdf 手援纺织机例子.pdf 数据挖掘概述.pdf 数据挖掘中多元线性回归例子.pdf 主成分.pdf 资料：XLMINER指南.pdf 资料：矩阵代数.pdf

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-05-03
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：justin973

  1. Apache JMeter

  2. 【基本介绍】 Apache JMeter 是100％的Java桌面应用程序。用于对软件做压力测试（例如Web应用）。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库， FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。 　　另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性，JMeter

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2011-07-27
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：sam_chun

  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：143mb
    • 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：122mb
    • 提供者：xqq524148626

  1. 语言宝盒下载

  2. 一、语法 1、 条件语句 IF (条件) then [如果……. 那么] ……… end 范例： If 人物等级() >= 35 then 执行脚本(“护境安民.txt”) End 2、 条件语句 IF (条件) then ...... else ...... end 范例： if 人物职业() = "古墓派" then _返回师门(True) else _返回师门(False) end 3、 循环语句 [满足条件循环] While (条件) …….. End 范例： While 人物等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：popo9009

  1. C 开发金典

  2. 配书光盘Readme文件 C 语言通用范例开发金典 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

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-06-20
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：rolsin

  1. C开发金典随书源码：含数据结构 数值计算分析 图形图像处理 目录和文件操作 系统调用方面的范例

  2. 配书光盘Readme文件 C 语言通用范例开发金典 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

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-10-25
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：vcfriend

  1. EVIEWS应用

  2. 使用eviews做线性回归分析 Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确 Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间 Mean d

  3. 所属分类：教育

  1. 【文献】基于GMDH和Logistic回归的目标客户选择模型研究

  2. 近年来，数据库营销成为客户关系管理领域的研究热点。而在数据库营销中，目标客户选择建模是最重要的问题之一。将Logistic回归与GMDH多层神经元网络相结合，提出一种新的特征选择算法Log-GMDH多层神经元网络。进一步地，将Log-GMDH特征选择算法与Logistic回归分类算法相结合，构建LogGMDH-Logistic目标客户选择模型。选择CoIL2000预测竞赛中某汽车保险公司的目标客户选择数据集进行实证分析。实证结果表明，LogGMDH-Logistic模型不仅在性能上优于已有的一

  3. 所属分类：计算广告

    • 发布日期：2018-03-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012093042

  1. 稀疏频谱高斯过程

  2. 执行有效的回归。两种使用模式是可能的：训练和预测。如果没有给出测试数据，函数返回减去log似然（nlml）及其偏导数（派生nlml）wrt优化的超参数（优化参数），这个模式用于选择超参数，如果测试数据被给出，预测平均值和方差是计算出来的。

  3. 所属分类：其它

  1. Elisa 计算程序

  2. 利用该程序可轻松计算进行四参数拟合，二次曲线拟合，三次曲线拟合，Logit-log直线回归

  3. 所属分类：虚拟化

    • 发布日期：2018-11-30
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_43887696

  1. 基于DD-DWT和Log-Logistic参数回归的癫痫脑电自动识别方法.pdf

  2. 基于DD-DWT和Log-Logistic参数回归的癫痫脑电自动识别方法.pdf,针对现有癫痫脑电(EEG)识别算法分类模式单一、普适性不强的问题，提出了一种新的基于双密度离散小波变换（DD DWT）和Log Logistic参数回归（LLPR）的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD DWT算法的分解特性，还建立了脑电信号的LLPR模型，并将二者有机的结合，从而更好的发挥算法的优势。滤波后脑电信号由DD DWT进行6层分解，提取各子频带系数的小波域能量波形，并结合LLPR模型计算尺度参数α和形

  3. 所属分类：其它

  1. 煤系烃源岩有机碳含量测井响应特征与定量预测模型

  2. 煤系地层富含有机岩石,导致测井响应特征复杂。以实测TOC含量数据为基础,分析了煤系烃源岩中煤岩、炭质泥岩和泥岩有机碳含量的测井响应特征,发现电阻率、声波时差、自然伽马、密度和中子孔隙度等测井参数与有机碳含量相关性较高,并基于此建立了针对不同岩性煤系烃源岩有机碳含量计算模型,即多元回归模型和Δlog R模型。结合研究层段,分别建立了一元、二元、五元线性回归模型及重叠法模型,进行TOC含量计算并做了误差分析。结果表明:五元回归模型的计算误差最小,但在没有实测TOC含量数据层段计算误差较大;重叠法计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：weixin_38744557

  1. VAR模型代码R语言

  2. 金融计量VAR（向量自回归）模型，R语言代码。 #数据检验：平稳性、时间序列趋势 adfTest(aucl,lag=1,type="nc") adfTest(agcl,lag=1,type="nc") adfTest(agvo,lag=1,type="nc") #不平稳取对数 lnau<-log(aucl) lnag<-log(agcl) plot(lnau,type="l",xlab="Date",ylab="auclose") plot(lnag,typ

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：Romanca

  1. WEKA中文详细教程.pdf

  2. 本文档是Weka的中文版详细教程。Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data mining）软件。这是一个性价比最高的轻量级大数据分析必学软件，它和它的源代码可在其官方网站下载。IEF WEKA软件 C]Weka GUI Choos

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2019-08-03
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：byygxs015

  1. java gc调优

  2. NULL 博文链接：https://milk-36.iteye.com/blog/678231为了避免进入OS互斥,Java6的开发者们提出了自旋 锁优化。 自旋锁优化的原理是在线程进入OS互斥前通过CAS 自旋一定的次数来检测锁的释放 如果在自旋次数未达到预硕设值前锁已被释放则当前线 程会立即持有该锁。 CAS检测锁的原理详 n:http://kenwublog.com/theory-of-lightweight- locking-upon-cas 关联选项 XX: Pre block Spi

  3. 所属分类：其它

  1. 高斯过程回归源码解析文档 含具体事例

  2. 高斯过程回归源码解析文档 含具体事例K KT 0 K. K T p(y ly) N(KxKy,五*KF-K4) 。=K*K var(yx)=K米*一K米K米, x=[-1.50-1.00.750.40-0.250.00 0.3 of 1.701.421210.870.720.51 1.421.701.561.341,210.97 1.211.561.701.511,421.21 0871341.511.701.591.48 0.721.211.421.591.701.56 0.510971.21

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2019-03-16
    • 文件大小：186kb
    • 提供者：qq_37251729

  1. 对数几率回归（逻辑回归）

  2. 文章目录一、对数几率和对数几率回归二、Sigmoid函数三、极大似然法四、梯度下降法四、Python实现 一、对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中，我们将样本的模型输出y∗y^*y∗定义为样本为正例的概率，将y∗1−y∗\frac{y^*}{1-y^*}1−y∗y∗​定义为几率（odds），几率表示的是样本作为正例的相对可能性。将几率取对便可以得到对数几率（log odds，logit）。 logit=log⁡y∗1−y∗logit=\log\frac{y^*}{1-y^*}logit=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38613330
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