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进制转换
- 写出一个程序，接受一个十六进制的数值字符串，输出该数值的十进制字符串。（多组同时输入 ）。 输入描述 : 输入一个十六进制的数值字符串。 输出描述 : 输出该数值的十进制字符串。(Write a program that accepts a sixteen binary numeric string and outputs the decimal string of the value. (multi group input at the same time). Input Descr
plsdan
- matlab偏最小二乘算法多通道输入单通道输出程序(Partial least squares algorithm, multi-channel input single channel output program.)
class_experiment_elective_5
- 写了一个常用的楼梯灯的例程，楼下到楼上依次有 3 个感应灯：灯 1、灯 2、灯 3。当行人上下楼梯时，各个灯感应到后自 动点亮，若在 8s 内感应信号消失，则点亮 8s，若感应信号存在时间超过 8s，则感应信号消 失 4s 后灯自动关闭。 任务 1：做出如上逻辑电路设计并仿真； 任务 2：考虑去抖，对于感应信号到达存在毛刺(小于 0.5s)，设计逻辑并剔出。 任务 3：若为节约能源，下一个灯点亮的同时将自动关闭上一个灯，做出如上逻辑设计并仿 真（仅考虑一个人的情况）； 任务 4：考
BP
- BP网络是通过输入层到输出层的计算来完成的。多于一层的隐含层虽然能在速度上提高网络的训练,但是在实际应用中需要较多的训练时间,而训练速度可以用增加隐含层节点个数来实现,因此在应用BP神经网络进行预测时,选取只有一个隐含层的三层BP神经网络就足够了。(The BP network is completed through the calculation of the input layer to the output layer. Although the hidden layer of more
骰子1
- 建立一个VI，模拟滚动—个骰子(骰子可能取值1~6)，跟踪骰子滚动后的取值出现次数，输入是骰子的滚动次数，输出应包括滚动后骰子所取各数值及其出现次数，同时比较出现小（1,2,3）的次数和出现大（4,5,6）的次数的多少，如果出现小的多，则对话框显示小，大的多显示大，一样多显示平。要求最多只用一个移位寄存器实现功能。?【数组】(Create a VI, simulate a rolling dice (dice may be 1~6), track the number of times afte
Untitled2
- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
owdadf
- 用BP算法实现亦或XOR问题,三层结构,学习次数越多,结果越准确,就是输入为00,01,10,11时分别输出0,1,1()
lab
- 编写一个shell脚本程序，它带一个命令行参数，这个参数是一个文件。如果这个文件是一个普通文件，则打印文件所有者的名字和最后的修改日期。如果程序带有多个参数，则输出出错信息。 编写shell程序，统计指定目录下的普通文件、子目录及可执行文件的数目，目录的路径名字由参数传入。 用bash编写程序，该程序从键盘输入的n个整数，计算其总和、最大值和最小值并输出，从小到大排序并输出。(Write a shell scr ipt program, which takes a command line
“笨方法”学python（英文版）
- 《“笨办法”学Python（第3版）》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。《“笨办法”学Python（第3版）》以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，体验到软件开发的基本过程。 《“笨办法”学Python（第3版）》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试
双鱼林SSM图书信息管理系统
- 技术要点： 1 此系统采用了目前最流行的ssm框架,其中的spingMVC框架相对于struts2框架更灵活，更安全。 2 本项目springMVC框架采用了注解映射器，使用了RESTful风格的url对系统发起http请求,开发更灵活。 3 同时使用了了hibernate提供的校验框架，对客户端数据进行校验！ 4 Mybati数据库DAO层采用的是Mapper代理开发方法，输入映射采用的是POJO包装类型实现,输出映射采用了resultMap类型，实现了数据库多对一映射。 5 spr
OnlineJudge_1216
- 1216. heap Descr iption 使用最小化堆实现一个整型的优先队列，实现下列功能： insert x，将优先级值为x的元素入队 find x，找出优先级值大于x的最小的元素，输出其下标。如果有多个元素优先级值相同输出下标最小的那个。 DECREASE i v，将第i个节点的优先级值减少v。 Input Format 第一行含有一个正整数M（1<=M<=20000),代表总的操作数。 以下M行，每行一个操作。 Out
The Most Deligent Man
- 描述 邓老师发现有很多外国同学选修他的 mooc，于是他打开刷题记录，想找出最认真的那位同学。 共有 n 条刷题提交记录，每条记录包含一个人名，所有同学的名字各不相同。 邓老师认为刷题记录中出现最多的人就是最认真的那位同学。于是他开始查找，虽然邓老师脑容量很大，但是他不想花很多在这种单调的工作上，于是他只分配了很少的脑容量来完成这项任务。 请你设计一个算法，帮助他找到最认真的人。 输入 第一行仅含一个整数，即记录的总数 n。 接下来的 n 行给出记录，每行各用一
pl0编程
- 在以上扩展的 PL/0 语言语法下，完成以下至少两项编译程序扩展： 给PL/0语言增加C语言形式的/∗ …… ∗/的注释。 给PL/0语言增加带else子句的条件语句和exit语句。 exit语句作为while语句的非正 常出口语句。若处于多层while语句中，则它只作为最内层while语句的非正常出口。 若它没有处于任何while语句中，则是一个错误。 给PL/0语言增加输入输出语句。
PSO_mppt
- 应用于多峰值MPPT问题，采用PSO寻找最大功率点，具体实现在S-function中，仿真时建议找一个内存大的电脑用连续仿真，离散在这种仿真时容易出问题。自行读程序只需输入光伏电压电流即可实现，仿真多峰值问题时光伏板注意反并联二极管，输出为占空比，boost、隔离boost都可以使用(For multi-peak MPPT problem, PSO is used to find the maximum power point, which is realized in S-function.
BME280_STM32
- 由于stm32的硬件iic的BUG比较多，采用模拟iic的方式读取bme280模块的数据，IIC模拟时序和BME280都写好了,只需要对输入输出引脚进行修改即可，数据通过串口打印输出，方便移植。(Because there are many bugs in STM32's hardware IIC, the data of bme280 module is read in the way of analog IIC. The IIC analog timing and bme280 are wr
The Most Deligent Man
- 邓老师发现有很多外国同学选修他的 mooc，于是他打开刷题记录，想找出最认真的那位同学。 共有 n 条刷题提交记录，每条记录包含一个人名，所有同学的名字各不相同。 邓老师认为刷题记录中出现最多的人就是最认真的那位同学。于是他开始查找，虽然邓老师脑容量很大，但是他不想花很多在这种单调的工作上，于是他只分配了很少的脑容量来完成这项任务。 请你设计一个算法，帮助他找到最认真的人。 输入 第一行仅含一个整数，即记录的总数 n。 接下来的 n 行给出记录，每行各用一个字符串给出一个人名。
田忌赛马
- 输入n[1, 100]组田忌和齐威王的马的速度，使用贪心法求田忌胜出的最多盘数（赢局数—输局数，平局数不算分），设计贪心策略，实现程序。 输入：组数n[1, 100]，田忌和齐威王每组马的速度，每一组包含两个正整数，分别表示这一组田忌和齐威王的马的速度； 输出：匹配策略，赢局数，输局数，平局数(Input the speed of n [1, 100] groups of Tian Ji and Qi Weiwang's horses, use the greedy
LFMCW
- 仿真伪相位编码连续波雷达的信号处理。设码频为 5MHz，伪码周期内码长为511，雷达载频为 10GHz，输入噪声为高斯白噪声，视频输入信噪比为 -15dB，相干 积累总时宽不大于0ms，给出回波视频表达式，脉压和FFT后的表达式；仿真给 出脉压和FFT 后的输出图形；通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）(Simulation of pseudo phase coded CW radar signal
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
分形批量计算
- 该程序可用于大批量图像的分形维数（boxcount）计算 ，输入是运行时弹出的文件选择框中选择多个图像。输出分别是 b： 分维值 ，filename 图片名，a n和r的数据。(This program can be used to calculate the fractal dimension (boxcount) of a large number of images. The input is a file selection box that pops up at runtime to