本程序实现了数理统计的趋势面分析，并给出了F,t检验，可用作数理统计教材的配套计算
上传时间： 2013-12-25
上传用户：caiiicc
44B0的测试程序。此程序为44B0的4*4键盘的应用程序，基于中断0触发，当按下其中一个键时，会把0-F的相应键值显示在8段LED上。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：tuilp1a
世界名牌专业音响网址大全,由东方网络收集整理,是目前世界音响灯光行业著名公司及名牌产品网址的最新汇编，每一页的网址都按照公司或产品英文字母的第一个字母而排列，您可以按照公司或名牌产品中英文名称的关键词进行查找（Ctrl+F快捷键），如果没有搜索结果，您可以直接到东方论坛询问，我们将帮助您查找。该程序由原来的<世界名牌音响网址>现更名为<世界名牌专业音响网址> ,已从新调整,添加了一些新的网址,删除了死键接,然后再作美化!该电子程序升级为9IASP Audio web V2.8
上传时间： 2015-04-22
上传用户：stvnash
prolog 找路例子程序： === === === === === === Part 1-Adding connections Part 2-Simple Path example | ?- path1(a,b,P,T). will produce the response: T = 15 P = [a,b] ? Part 3 - Non-repeating path As an example, the query: ?- path2(a,h,P,T). will succeed and may produce the bindings: P = [a,depot,b,d,e,f,h] T = 155 Part 4 - Generating a path below a cost threshold As an example, the query: ?- path_below_cost(a,[a,b,c,d,e,f,g,h],RS,300). returns: RS = [a,b,depot,c,d,e,g,f,h] ? RS = [a,c,depot,b,d,e,g,f,h] ? no ==================================
标签： Part connections example prolog
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ljt101007
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：R50974
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ryb
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2014-12-19
上传用户：TRIFCT
分而治之方法还可以用于实现另一种完全不同的排序方法，这种排序法称为快速排序（quick sort）。在这种方法中， n 个元素被分成三段（组）：左段l e f t，右段r i g h t和中段m i d d l e。中段仅包含一个元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此l e f t和r i g h t中的元素可以独立排序，并且不必对l e f t和r i g h t的排序结果进行合并。m i d d l e中的元素被称为支点( p i v o t )。图1 4 - 9中给出了快速排序的伪代码
上传时间： 2015-04-27
上传用户：kristycreasy
A Java virtual machine instruction consists of an opcode specifying the operation to be performed, followed by zero or more operands embodying values to be operated upon. This chapter gives details about the format of each Java virtual machine instruction and the operation it performs.
标签： instruction specifying operation performed
上传时间： 2014-01-11
上传用户：yiwen213
A Java virtual machine instruction consists of an opcode specifying the operation to be performed, followed by zero or more operands embodying values to be operated upon. This chapter gives details about the format of each Java virtual machine instruction and the operation it performs.
标签： instruction specifying operation performed
上传时间： 2015-05-02
上传用户：daoxiang126
