数据结构是计算机学科的一门核心课程。数据结构课程的 任务是讨论现实世界中数据的各种逻辑结构、在计算机中的存 储结构以及实现各种操作的算法等问题。掌握如何组织数据、 如何存储数据和如何处理数据的基本方法，从而更好地进行软 件开发和应用。 典型数据结构包括表、堆栈、队列、数组、串、树、二叉 树、图、递归程序设计、排序和查找方法，介绍的典型存储结 构包括顺序存储结构、链式存储结构以及这两种典型存储结构 的结合。本速查器采用C语言作为算法描述语言，所有算法和 设计例子均在计算机上测试通过。本速查器对各种数据结构的 概念讨论和实际例子相结合，实际设计例子典型且完整。 尽管本软件在制作过程中非常认真和努力，但错误和不足 之处仍在所难免，敬请用者批评指正。 谢谢使用！
上传时间： 2013-12-22
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多元线性回归分析是一种重要的数据处理方法, 借助图形化的虚拟仪器开发平台LabVIEW 可开发出集数据剔错、模 型构建、统计检验、区间估计与预测等功能为一体的多元线性回归的可视化数据处理系统。系统构建方法新颖和稳健, 通用 性和适应性强, 可方便地与数据采集整合使用, 又可单独应用, 具有广泛应用价值。文章对系统的构建与设计作了阐述, 给 出了主要的实现程序。
上传时间： 2017-06-16
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聚类是数据挖掘中重要的研究课题。文章介绍了聚类，讨论了聚类分析中的数据类型及其相异度，概括了数据 挖掘中常用的聚类方法。最后，提出了聚类研究中今后的若干发展趋势。
上传时间： 2013-12-24
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第 1 章 绪论 1．简述下列概念：数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结 构、抽象数据类型。 答案： 数 据 ：是客观事物的符号表示，指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的 总称。如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑所用到的字符串，多媒体程序处理的图形、 图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。 数据元素 ：是数据的基本单位，在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。在有些 情况下，数据元素也称为元素、结点、记录等。数据元素用于完整地᧿述一个对象，如一个 学生记录，树中棋盘的一个格局（状态）、图中的一个顶点等。 数据项 ：是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。例如，学生基本信 息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。 数据对象 ：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。例如：整数数据对象是 集合 N={0，±1，±2，…}，字母字符数据对象是集合 C={
标签： 数据结构
上传时间： 2017-01-03
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CD40系列CD45系列集成芯片DATASHEET数据手册170个芯片技术手册资料合集:4000 CMOS 3输入双或非门1反相器.pdf4001 CMOS 四2输入或非门.pdf4002 CMOS 双4输入或非门.pdf4006 CMOS 18级静态移位寄存器.pdf4007 CMOS 双互补对加反相器.pdf4008 CMOS 4位二进制并行进位全加器.pdf4009 CMOS 六缓冲器-转换器（反相）.pdf4010 CMOS 六缓冲器-转换器（同相）.pdf40100 CMOS 32位双向静态移位寄存器.pdf40101 CMOS 9位奇偶发生器-校验器.pdf40102 CMOS 8位BCD可预置同步减法计数器.pdf40103 CMOS 8位二进制可预置同步减法计数器.pdf40104 CMOS 4位三态输出双向通用移位寄存器.pdf40105 CMOS 先进先出寄存器.pdf40106 CMOS 六施密特触发器.pdf40107 CMOS 2输入双与非缓冲-驱动器.pdf40108 CMOS 4×4多端寄存.pdf40109 CMOS 四三态输出低到高电平移位器.pdf4011 CMOS 四2输入与非门.pdf40110 CMOS 十进制加减计数-译码-锁存-驱动.pdf40117 CMOS 10线—4线BCD优先编码器.pdf4012 CMOS 双4输入与非门.pdf4013 CMOS 带置位-复位的双D触发器.pdf4014 CMOS 8级同步并入串入-串出移位寄存器.pdf40147 CMOS 10线—4线BCD优先编码器.pdf4015 CMOS 双4位串入-并出移位寄存器.pdf4016 CMOS 四双向开关.pdf40160 CMOS 非同步复位可预置BCD计数器.pdf40161 CMOS 非同步复位可预置二进制计数器.pdf40162 CMOS 同步复位可预置BCD计数器.pdf40163 CMOS 同步复位可预置二进制计数器.pdf4017 CMOS 十进制计数器-分频器.pdf40174 CMOS 六D触发器.pdf40175 CMOS 四D触发器.pdf4018 CMOS 可预置 1分N 计数器.pdf40181 CMOS 4位算术逻辑单元.pdf40182 CMOS 超前进位发生器.pdf4019 CMOS 四与或选译门.pdf40192 CMOS 可预制四位BCD计数器.pdf40193 CMOS 可预制四位二进制计数器.pdf40194 CMOS 4位双向并行存取通用移位寄存器.pdf4020 CMOS 14级二进制串行计数-分频器.pdf40208 CMOS 4×4多端寄存器.pdf4021 CMOS 异步8位并入同步串入-串出寄存器.pdf4022 CMOS 八进制计数器-分频器.pdf4023 CMOS 三3输入与非门.pdf4024 CMOS 7级二进制计数器.pdf4025 CMOS 三3输入或非门.pdf40257 CMOS 四2线-1线数据选择器-多路传输.pdf4026 CMOS 7段显示十进制计数-分频器.pdf4027 CMOS 带置位复位双J-K主从触发器.pdf4028 CMOS BCD- 十进制译码器.pdf4029 CMOS 可预制加-减（十-二进制）计数器.pdf4030 CMOS 四异或门.pdf4031 CMOS 64级静态移位寄存器.pdf4032 CMOS 3位正逻辑串行加法器.pdf4033 CMOS 十进制计数器-消隐7段显示.pdf4034 CMOS 8位双向并、串入-并出寄存器.pdf4035 CMOS 4位并入-并出移位寄存器.pdf4038 CMOS 3位串行负逻辑加法器.pdf4040 CMOS 12级二进制计数-分频器.pdf4041 CMOS 四原码-补码缓冲器.pdf4042 CMOS 四时钟控制 D 锁存器.pdf4043 CMOS 四三态或非 R-S 锁存器.pdf4044 CMOS 四三态与非 R-S 锁存器.pdf4045 CMOS 21位计数器.pdf4046 CMOS PLL 锁相环电路.pdf4047 CMOS 单稳态、无稳态多谐振荡器.pdf4048 CMOS 8输入端多功能可扩展三态门.pdf4049 CMOS 六反相缓冲器-转换器.pdf4050 CMOS 六同相缓冲器-转换器.pdf4051 CMOS 8选1双向模拟开关.pdf4051,2,3.pdf4052 CMOS 双4选1双向模拟开关.pdf4053 CMOS 三2选1双向模拟开关.pdf4054 C
上传时间： 2021-11-09
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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高度数据的准确获取是飞控系统研制过程中极其重要的一环，是保证无人飞行器按照一定高程工作、平稳着陆的先决条件。但对于低成本惯性导航解算，位置漂移严重[]，虽可通过加速度计姿态校正来抑制部分漂移，但解算出的速度与位置仍然不准确。因此需利用除惯导外的其它传感器测量值作为位置观测量参与滤波，在抑制位置漂移的情况下，修正速度与加速度，提高高程数据的精度。目前文献中大多是将惯性导航作为一个整体，对惯导的三维位置及速度进行滤波。如SINS/GPS组合导航，通过组合导航对SINS速度及位置漂移进行抑制[2][3]。但是当只需要高度方向上的数据时，此种做法往往计算量大，步骤繁琐，且整体滤波兼顾经度、纬度、高程等多个因素，反而影响了高度方向的滤波效果，且当SINS/GPS组合导航中的GPS信号较差时，得到的高度观测量误差也大。可见，当单一的高度传感器观测数据出现异常时，滤波后的高度也会出现异常。针对单传感器无法适应复杂工作环境的缺点，本文结合GPS、气压计及惯导系统的优点，来抑制惯导高度方向上的发散。通过构建GPS与气压计数据的权重模型获得高度方向观测量，使用互补滤波算法融合惯导数据与求得的观测量得到更为精确的高度观测值。算法简易，鲁棒性好，可在嵌入式飞控板中实时运行。
上传时间： 2022-07-16
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机械设计,制造常用数据及标准规范实用手册 .PDF
上传时间： 2013-04-15
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ITU-R BT.656数据协议
上传时间： 2013-05-22
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数据压缩及传输编码软件速查手册
上传时间： 2013-07-02
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