a non-sharing smart pointer class that can be used with STL containers such as std::map, Vector, list, set, and deque. The smart pointer has an assignment operator and greater than operator that call the target object s operator.
标签： non-sharing containers pointer Vector
上传时间： 2015-06-15
上传用户：Late_Li
This is SvmFu, a package for training and testing support Vector machines (SVMs). It s written in C++. It uses templates. The advantage of templates is that the types of kernel values and data points can be varied to suit the problem.
标签： machines training package testing
上传时间： 2015-07-03
上传用户：zhengzg
java开发中Vector、ArrayList和List的异同
标签： ArrayList Vector java List
上传时间： 2014-07-31
上传用户：lo25643
这是采用STL的Vector 做的一个程序，希望对大家有帮助
上传时间： 2015-08-03
上传用户：二驱蚊器
数据挖掘软件发展分析 第一代数据挖掘软件 特点 支持一个或少数几个数据挖掘算法 挖掘向量数据（Vector-valued data） 数据一般一次性调进内存进行处理 典型的系统如Salford Systems公司早期的CART系统(www.salford-systems.com)
标签： Vector-valued data 数据挖掘 数据
上传时间： 2014-01-14
上传用户：dragonhaixm
vectline "Vector field line plotter" Depending on the dimension of coordinate axis, vectline can plot both 3D and 2D Vector field line.
标签： vectline coordinate Depending dimension
上传时间： 2014-01-11
上传用户：invtnewer
LINEINTRGAL Line Integral in a 2D Vector Field. LINEINTRGAL(X,Y,U,V,C) computes the line integral along the lines given in cell array C. X and Y define the coordinates of a rectangular grid over which U and V are defined. X and Y must be monotonic and 2D plaid as ％ produced by MESHGRID. X, Y, U, and V must all be the same size.
标签： LINEINTRGAL Integral computes integral
上传时间： 2014-01-13
上传用户：hwl453472107
按照官方的说法：Cairo is a Vector graphics library with cross-device output support. 翻译过来，就是cairo是一个支持多种输出的向量图形库。 具体解释一下，也就是说，cairo是种画图的工具库，他可以向多种设备上画图，比如： cairo可以输出到png,可以输出到pdf，可以输出到ps，可以输出到xlib，可以输出到XCB，可以输出到win32，以后还要输出到svg 我们可以展望一下，如果cairo能够统一linux下所有的画图接口，那么，所见所得可能就会成为显示。
标签： cross-device graphics library support
上传时间： 2015-08-16
上传用户：xwd2010
SVM, Support Vector Machine 支持向量机程序
标签： Machine Support Vector SVM
上传时间： 2014-01-12
上传用户：rocketrevenge
LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)
标签： Quantization Learning Vector LVQ
上传时间： 2015-08-31
上传用户：youke111
