注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Solaris系统管理指南：高级管理

  2. 《系统管理指南：高级管理》是介绍OracleSolaris系统管理信息重要内容的一套文档中的组成部分。该指南包含基于SPARC和基于x86的系统的信息。 本书假设您已经安装了OracleSolaris操作系统(operatingsystem,OS)。同时假设您已经设置了任何计划使用的网络软件。 目录 前言................................................................................................

  3. 所属分类：Solaris

    • 发布日期：2013-04-02
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zzh921343118

  1. matlab读取SAC类文件函数

  2. matlab读取sac类地震数据的代码，文件夹下的函数是相互关联的 要放在一起使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013178472

  1. td-scdma无线参数

  2. 目 录 第1章 概述 1-1 1.1概述 1-1 第2章 无线参数 2-1 2.1 TD-SCDMA网络编号参数 2-1 2.1.1 移动国家码 2-1 2.1.2 移动网络码 2-1 2.1.3 无线网络控制区标识RNCID 2-2 2.1.4 位置区码LAC 2-2 2.1.5 小区识别码CID 2-3 2.1.6 小区码CI 2-4 2.1.7 服务区识别码SAC 2-4 2.1.8 路由区识别码RAC 2-5 2.2 小区基本信息 2-5 2.2.1 UTRAN注册区数目 2-5 2.

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wc7766

  1. CYKAlgorithm:解析算法，以检查是否可以将字符串作为我的Computer Maths类的项目生成-源码

  2. CYK算法 这是一种CYK解析算法，用于检查是否可以生成字符串。 它利用了gramar表。 第一个输入将询问您语法有多少个作品（整数）。 然后，您必须编写要验证的字符串（如果可以生成）。 接下来，询问您所产生的结果（您在firs输入上指定的数量），必须以普通的Chomsky格式编写，例如S-> AB，S-> a，S-> A，S-> AB |。一种。 您可以在控制台中看到为算法算法生成的CYK表。 示例：生产量（producciones的产量）：4要评估的字符串（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42097369

  1. 一种基于轮廓特征约束的飞机蒙皮配准方法

  2. 飞机蒙皮表面平缓、光滑、特征少,在使用迭代最近点进行数模配准时会产生错位、局部最小值等问题,因此提出了一种基于轮廓约束的蒙皮点云配准方法。首先定义一种新的三维轮廓Cκ特征点描述方法,并基于距离约束对初始Cκ特征点进行聚类和过滤,实现对蒙皮点云特征的精确描述。其次,基于距离的快速点特征直方图(FPFH-d)特征相似度约束,寻找点云和数模特征点的对应点对,实现蒙皮轮廓的初始配准。最终基于迭代最近点算法,融合Cκ特征描述的轮廓约束,实现蒙皮的精配准。利用斯坦福公共数据库点云对算法的速度和精度进行测试,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38519763

  1. 一种用于连续动作空间的最小二乘行动者-评论家方法

  2. 解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点．在处理这类问题时，传统的强化学习算法通常利用先验信息对连续动作空间进行离散化处理，然后再求解最优策略．然而，在很多实际应用中，由于缺乏用于离散化处理的先验信息，算法效果会变差甚至算法失效．针对这类问题，提出了一种最小二乘行动者一评论家方法(1east square actor—critic algorithm，I。SAC)，使用函数逼近器近似表示值函数及策略，利用最小二乘法在线动态求解近似值函数参数及近似策略参数，以近似值函数作为

  3. 所属分类：其它

  1. 一种用于连续动作空间的最小二乘行动者-评论家方法

  2. 解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点．在处理这类问题时，传统的强化学习算法通常利用先验信息对连续动作空间进行离散化处理，然后再求解最优策略．然而，在很多实际应用中，由于缺乏用于离散化处理的先验信息，算法效果会变差甚至算法失效．针对这类问题，提出了一种最小二乘行动者一评论家方法(1east square actor—critic algorithm，I。SAC)，使用函数逼近器近似表示值函数及策略，利用最小二乘法在线动态求解近似值函数参数及近似策略参数，以近似值函数作为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_38751014