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  1. 专题二：程序语言部分

  2. 专题二：程序语言部分 1、程序语言知识 1.1 程序语言： 　　　程序语言分为低级语言和高级语言两个大类。 　　　低级语言：又称为面向机器语言，它是特定的计算机系统所固有的语言。  机器语言：虽然执行效率高，但编写出来的程序可读性很差，程序难以修改和维护。  汇编语言：汇编语言是机器语言的一种提升，它使用了一些助记符号来表示机器指 令中的操作码和操作数。但它仍然是一种和计算机的机器语言十分接近的语言，使用起来仍然不太方便。  高级语言：与人们的自然语言比较接 近，使用起来很方便，也极大的

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-23
    • 文件大小：73728
    • 提供者：wyl636

  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-19
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liaosaien

  1. C语言中常见问题的算法与程序总结

  2. 知识总结 1 一、整除的性质： 3 二、数的整除特征 3 三、奇偶的性质 4 四、模p运算 4 五、同余的性质 4 六、余数检验 5 七、素数 6 八、素数的检验 7 九、最大公约数 8 十、算术基本定理 9 十一、一些数论的定理 9 十二、二次剩余 9 十三、梅森数 10 十四、完全数 11 十五、费马数 12 十六、完全平方数 12 十七、水仙花数 13 十八、西西弗斯数 13 十九、高度合成数 13 二十、斐波那契数 13 二十一、亲和数 14 二十二、欧拉数 14 二十三、欧拉的其他公

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-12-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：my_live_123

  1. 软件工程之专题二：程序语言部分

  2. 1、程序语言知识 1.1 程序语言： 　　　程序语言分为低级语言和高级语言两个大类。 　　　低级语言：又称为面向机器语言，它是特定的计算机系统所固有的语言。  机器语言：虽然执行效率高，但编写出来的程序可读性很差，程序难以修改和维护。  汇编语言：汇编语言是机器语言的一种提升，它使用了一些助记符号来表示机器指 令中的操作码和操作数。但它仍然是一种和计算机的机器语言十分接近的语言，使用起来仍然不太方便。  高级语言：与人们的自然语言比较接近，使用起来很方便，也极大的提高了程序设 计的效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-05
    • 文件大小：89088
    • 提供者：net_david

  1. 专题二：程序语言部分

  2. 专题二：程序语言部分 1、程序语言知识 1.1 程序语言： 　　　程序语言分为低级语言和高级语言两个大类。 　　　低级语言：又称为面向机器语言，它是特定的计算机系统所固有的语言。  机器语言：虽然执行效率高，但编写出来的程序可读性很差，程序难以修改和维护。  汇编语言：汇编语言是机器语言的一种提升，它使用了一些助记符号来表示机器指 令中的操作码和操作数。但它仍然是一种和计算机的机器语言十分接近的语言，使用起来仍然不太方便。  高级语言：与人们的自然语言比较接近，使用起来很方便，也极大的提

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2011-11-14
    • 文件大小：21504
    • 提供者：ouyangluo

  1. u盘维修细图

  2. DDS技术的工作原理 是一种把一系列数字形式的信号通过数/模转换器转换成模拟量形式的信号合成技术。 有两种基本合成方式：一种是根据正弦函数关系式，按照一定的时间间隔利用计算机进行数字递推关系计算，求解瞬时正弦函数幅值并实时的送入数/模变换器，从而合成出所要求的频率的正弦波信号，这种合成方式具有电路简单、成本低的特点，并且合成信号的频率分辨率可以做到很高；另一种就是利用硬件电路取代计算机软件运算过程，即利用高速存储器做查询表，通过高速数/模转换器产生已经用数字形式存入的正弦波，这是目前使用最广泛

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-01-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liujiahao1206

  1. 基于压缩感知的信号恢复算法研究

  2. 近年来，随着现代信息技术的飞速发展，人们对信息量的巨量需求与传统的信号处理 理论之间的矛盾日益加剧。传统的奈奎斯特采样定理要求采样速率必须大于信号最高带宽 的两倍以上才能精确恢复出原始信号，然而在实际应用中，过高的采样速率必将产生大量 的原始采样数据，给信息的传输、存储和处理带来巨大压力。在这种背景下，Candès 等人 发现了一种新的信号处理方法--压缩感知理论。针对稀疏信号或者可压缩信号，该理论可 以使用远低于传统奈奎斯特采样定理所要求的采样速率，成功实现了信号采样与压缩同时 进行，并且能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zbtoneyshin

  1. 随机信号的功率谱及参数估计与python仿真

  2. 1.概要：本文以 x(n)=sin(2*π*f1*n+π/3)+10*\sin(6*π*f2*n+π/4)+wgn(0,sigma) 为例进行其功率谱的估计及观察sigma参数对f1,f2估计的影响，影响情况以MSE为衡量标准 （注：f1规定为0.1，f2规定为0.3。n的取值为[1,256]，wgn(0,sigma)是0均值，标准差为sigma的高斯分布的随机数） 2.随机信号功率谱的估计方法：对于平稳随机信号，其功率谱与其自相关函数为傅里叶变换对。对于本例而言，其均值E[x(n)]为0，自相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38691669

  1. 用于智能环境的流式传感器数据的实时活动识别

  2. 实时（在线）识别复杂活动仍然是一个充满挑战和活跃的研究领域。 在本文中，我们提出了一种基于滑动窗口的活动识别（AR）方法，该方法通过集成潜在Dirichlet分配（LDA）模型和贝叶斯定理来进行实时传感器流传输。 在提出的方法中，我们首先使用LDA模型从活动窗口序列中离线学习活动的特征模式。 然后，基于学习到的活动特征模式，在特征提取阶段将给定滑动窗口的活动概率分布的贝叶斯估计值嵌入。 最后，将概率分布预测作为滑动窗口中特征的子集，进一步输入到分类器模型中，以生成滑动窗口的最终分类结果。 我们使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_38621365

  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

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38577648

  1. 机器学习算法：从零开始的算法，了解算法的工作原理-源码

  2. 机器学习算法 自制算法，了解算法的工作原理。 用户定义的算法来执行朴素贝叶斯算法 基于概率的概念从先验概率（或认为）P（A）开始，在给定可能性的情况下P（B | A）和证据P（B），我们得出后验概率P（A | B）。 贝叶斯定理公式为：后验=似然率先于证据 P（A | B）=（P（B | A）⋅P（A））/（P（B）） 用户定义的算法来执行高斯朴素贝叶斯算法（用于数值数据处理） 此数据集的基于概率的概念高斯朴素贝叶斯公式，原因是数据呈正态分布¶使用的公式： f（x）=（1 /（sd * sq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：914432
    • 提供者：weixin_42109639

  1. 认知无线电网络中基于绝对值求和的基于拉普拉斯噪声的频谱感知

  2. 在非高斯噪声的情况下进行频谱感测对于认知无线电网络是一个具有挑战性的问题。 但是，在这种情况下，很少有可以正常工作的检测器。 基于这些原因，我们提出了一种通过拉普拉斯噪声绝对值累加（AVC）进行频谱感知的算法。 AVC充分利用了拉普拉斯噪声的随机性质和中心极限定理。 然后得出所提出的检测器的统计量。 对低信噪比条件下噪声不确定性的影响进行了性能分析，表明AVC的SNR Wall是能量检测的一半。 该算法被进一步引入现有的协作频谱感知方案中。 仿真结果验证了该算法的有效性，表明所提算法在拉普拉斯噪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38692162

  1. 算法基础课程：算法备赛学程-源码

  2. 算法基础课程 算法准备赛学程序目标：1.基础算法分级二分高精度垂直和与差分双指针算法位置运算离散化区间合并 2.数据结构链表与合并表：树与图的存储栈与实例：单调、、单调栈kmp Trie并查集堆Hash表C ++ STL使用技巧 3.搜索与图论 DFS与BFS树与图的遍历：拓扑排序最短最小最小生成树 4.数学知识 质数约数欧拉函数快速幂扩展欧几里得算法中国剩余定理高斯消元组合计数容斥原理简单博弈论 5.动态规划 背包问题线性DP区间DP计数类DP数位统计DP状态压缩DP树形DP记忆化搜索 6.贪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42119358

  1. 机器学习笔记：我不断更新的机器学习，概率模型和深度学习笔记和演示（超过2000张幻灯片）我不间断更新的机器学习，概率模型和深度学习的讲义（2000+页）和视频链接-源码

  2. 深度学习中的无限深度深度学习“无限”精彩 神经网络的详细推导为（1）使用中心极限定理的高斯过程（2）神经正切核（NTK）（1）使用中心极限定理详细推导神经网络作为高斯过程（2）神经正切核神经正切核（NTK） 讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程 Sinovasinovation DeeCamp创新工场DeeCAMP讲义 maxmax的特性，不使用计算分母的情况下估计softmax，概率重新参数化：Gumbel-Max技巧和REBAR算法（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_42128963

  1. Intuitive_Probability_and_Random_Processes：我的个人笔记和对问题集的尝试摘自Steven Kay的书《使用MATLAB的直观概率和随机过程》。-源码

  2. 概述： 这个回购是对我个人笔记的补充和对问题集的尝试，这些问题集来自（ “ 。 这本书的勘误可以在找到。 我已经把大部分的文本代码翻译成Python是很自由的，并且还将写出Python的模拟。 这些笔记本中可能发现的所有错字和错误都是我自己的。 内容： 基础概念 1： 2： 3： 4： 离散的 5： 6： 7： 8： 9：离散N维随机变量 连续 10：连续随机变量 11：连续随机变量的期望值 12：多个连续随机变量 13：条件概率密度函数 14：连续N维随机变量 15：使用极

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42100188

  1. 矿用红外甲烷传感器温度补偿算法模型研究

  2. 运用统计学理论，通过高斯回归过程建立了一种用于矿用红外甲烷传感器温度补偿的算法模型，研究了模型中各参数对数据拟合度和拟合误差的控制效果，在Matlab软件平台上验证了模型的合理性，并利用基于贝叶斯定理的训练算法对模型进行训练，构建了该温度补偿模型的数值仿真效果图。仿真结果表明，该模型误差小、精度高，能对不同温度下传感器的非线性波动进行良好的补偿。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38636461

  1. pyross：PyRoss：Python中流行病学模型的推断，预测和优化控制-http://pyross.readthedocs.io-源码

  2. PyRoss：Python中流行病模型的推断，预测和优化控制 | | | | | | | 关于 是一个数字图书馆，为结构化流行病学隔间模型的推断，预测和非药物干预提供了一个集成平台。 用户可以通过Python字典定义任意复杂度的隔离专区模型。 该库预先定义了最常见的流行病学模型和几种不常见的流行病学模型。 模型可以包括阶段允许非指数分布房室停留时间。 当前，包括具有多种疾病状态（暴露，无症状，症状等）的模型，并且可以按年龄和客观医学状态（住院，重症监护病房等）进一步划分模型。 隔离框架支持疾

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：weixin_42166623

  1. 基于Voronoi几何划分和层次化建模的纹理影像分割

  2. 将基于像素MRF分割方法拓展到基于地物目标几何约束的区域MRF分割，提出了一种基于区域和统计的纹理影像分割方法，其基本思想是利用Voronoi划分技术将影像域划分为若干子区域。在此基础上，采用二值高斯马尔科夫随机场（BGMRF, bivariate Gaussian Markov random field）模型，静态随机场模型和Potts模型从邻域、区域及全局层次描述影像的纹理结构，并将该纹理结构模型纳入贝叶斯框架；依据贝叶斯定理构建纹理影像分割模型；利用metropolis-hastings

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38544978

  1. 结合KL距离与图像域分块的SAR图像分割

  2. 提出一种结合KL(Kullback-Leibler)距离和图像域分块的SAR图像分割算法.首先,利用规则划分技术将图像域划分成若干规则子块,以子块为处理单元,假设子块内像素服从高斯分布,并构建特征场概率模型;其次,采用广义Potts模型定义刻画邻域子块相关性的标号场概率模型,根据贝叶斯定理,得到后验概率模型;再次,采用KL距离定义刻画同质区域间统计分布差异的异质性系数,并通过非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,结合后验概率和吉布斯概率分布函数建立图像分割模型;然后,设计M-H(Metropoli

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38723559

  1. CS229-源码

  2. CS229 这是斯坦福大学关于机器学习的CS 229注释中描述的算法的实现。 到目前为止，我已经实现了： 朴素贝叶斯（Naive Bayes） ：这是一种生成学习算法。 GLA通过对p（x | y）建模，然后通过贝叶斯定理乘以p（y）/ p（x）来估计p（y | x）。 请参阅：第5课，第4/20页。 多元高斯分布：MVG分布类似于高斯或正态分布，但是具有多个维度。 在第2、4 / 17节（多元高斯分布，更多关于高斯分布）中提到； 讲座5、4 / 20（生成式算法）； 第11讲，5/1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099087
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