【问题描述】 设计一个利用哈夫曼算法的编码和译码系统，重复地显示并处理以下项目，直到选择退出为止。 【基本要求】 (1)初始化：键盘输入字符集大小n、n个字符和n个权值，建立哈夫曼树； (2)编码：利用建好的哈夫曼树生成哈夫曼编码； (3)输出编码； (4)设字符集及频度如下表： 字符：A B C D E F 频度：4 9 23 2 17 15 字符：G H I J K 频度：1 2 3 3 4
上传时间： 2017-03-07
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设有两个周期性的实时任务A和B，任务A要求每20ms执行一次，执行时间为10ms 任务B要求每50ms执行一次，执行时间为25ms 试编一调度程序按最小松弛度优先算法对这两个任务进行调度并输出每次调度时被调入运行任务的状态: (任务名，所处周期数，调度时刻，运行持续时间)。
标签： 周期
上传时间： 2013-12-25
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给你A,B两个字符串，检查B串是否是A串的子串，类似于Java的String.indexOf("")。找到匹配失败时的最合适的回退位置，而不是简单的回退到子串的第一个字符（常规的枚举查找方式，是简单的回退到子串的第一个字符，KMP算法的性能分析Java实现实例）*此仅供大家参考、交流，希望对大家有所帮助！
标签： 字符串
上传时间： 2017-05-20
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Ｃ语言是在70年代初问世的。一九七八年由美国电话电报公司(AT&T)贝尔实验室正式发表了Ｃ语言。同时由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的“THE C PROGRAMMING LANGUAGE”一书。通常简称为《K&R》，也有人称之为《K&R》标准。但是，在《K&R》中并没有定义一个完整的标准C语言，后来由美国国家标准学会在此基础上制定了一个C 语言标准，于一九八三年发表。通常称之为ANSI C。
标签： PROGRAMMING Kernighan Ritchit THE
上传时间： 2014-11-12
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k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
上传时间： 2013-12-27
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本程序能产生大部份实用随机数：产生一个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生多个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生任意[a,b]区间内一个均匀分布伪随机整数、产生任意[a,b]区间内均匀分布伪随机整数序列、产生一个任意均值与方差的正态分布随机数、产生任意均值与方差的正态分布随机数序列
上传时间： 2013-12-18
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：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K— me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记 录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据 集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。
上传时间： 2017-08-18
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批处理感知器算法的代码matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3; 1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0; 1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2; 1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增广样本规范化 a=[0,0,0]; k=0;%记录步数 n=1; y=zeros(size(W,2),1);%记录错分的样本 while any(y<=0) k=k+1; y=a*transpose(W);%记录错分的样本 a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a if k >= 250 break end end if k<250 disp(['a为：',num2str(a)]) disp(['k为：',num2str(k)]) else disp(['在250步以内没有收敛，终止']) end %判决面：x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)
上传时间： 2016-11-07
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K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
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描述了NTC使用B值计算出实际温度与输出的电压之间的关系。
标签： ntc计算
上传时间： 2022-06-15
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