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AFrameworkforFastDecisionTreeConstructionoLargeDat
- 本论文介绍了一种快速的建立决策树的方法，运用该方法可以很快的建立好一个关于决策树的框架。
Advanced_Router_design
- 要 高性能和安全是计算机网络研究的两个主要问题。如何使路由器在保证转发性能的前提下提供网络安全保护已经成为当前的研究热点。本文介绍了在完成国家“863”计划重大课题“高性能安全路由器”的过程中解决的若干关键技术问题。“高性能安全路由器”基于自主设计的高性能路由器操作系统HEROS。为保证高性能的路由转发，设计实现了基于RAM的高性能路由查找算法；为支持服务质量控制和安全管理，设计实现了基于无冲突哈希Trie树的分组分类算法和基于反馈的分布式分组调度算法；为保证网络安全，提出了基于分布式密钥管理的
hafuman
- 从终端读入要编码的字符串，对所输入的字符串进行频率统计并建立哈夫曼树。 输出每个字符的编码。 根据已有的各个字符的编码，输入一段正确的电文，然后对输入的电文进行译码。
asdfgh
- 根据DSO控制面板设计了GPIB程控命令树，根据IEEEE488.2标准定义了程控命令的格式，并以GPIB器件数据标准推荐的消息交换控制协议为准则，设计出程控命令解释程序流程图，最终实现了程控命令解释程序的设计
shuxingshiyanjiegou
- 1)熟练掌握二叉树的二叉链表表示及前序创建算法与实现； 2）熟练掌握二叉树的前序、中序和后序递归遍历算法与实现； 3）掌握中序遍历线索二叉树的基本算法与实现 4）掌握中序遍历线索化二叉树的算法与实现
IBM
- 自装系统IBM专用软件和驱动树状图,相信很多使用IBM本本的朋友都有体会吧,买了的机器里面有一大堆没用的软件,这个就是软件安装的树装图,有了它就可以重装系统喽
qinbing_01
- 介绍决策树的算法思想，对人工智能研究很有帮助
wavelete
- 一种基于小波变换的图像编码算法采用整数平方阈值下的零树编码
TrieTree
- 什么是Trie树？ Trie树的性质和特点 Trie树的实现 Trie树是做什么的？
chazhao
- B－树删除,B树生长,二叉排序树删除.生成,二分查找.分块查找.拉链法等等``的FLASH演示,很不错的东西.
tree
- 数据结构中树以及二叉树的基本操作以及算法,构造哈夫曼树以及模拟,带FLASH演示
acquire_knowledge_base_on_internet
- 人工智能领域基于互联网知识获取资料集合。包括了语义树分析等详细资料。对知识获取的各方面有较完整的描述和介绍。
TextMiningqwqqwqw
- 比较好的分类文章，主要是二叉树分类，效果较好，必读
Basedoncomputervisionharmfulinsectrecognitionengin
- 阐述了利用数学形态学法、二叉树法、人工神经网络等方法 识别害虫的理论依据、研究情况及关键问题，指出了实现自动识别的前景及难点，以期促进该项技术在我 国的应用。
TheStudyofDecisionTreeClassifyingMethodinDataminin
- 分类知识的获取是数据挖掘要实现的重要任务之一，其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现。本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4．5为例，介绍数据挖掘中一种分类方法一决策树分类方法及其构建和应用研究。
BYYN
- 用一门面向对象语言建立一个针对LL(1)文法分析构造演示器，输入定义好的文法，进行分析后在内存中建立其存储结构，判断其能用LL(1)文法分析后，建立其分析过程。 为此我们将本任务分解为以下内容： （1）文法的建立； （2）上下文无关文法的判定； （3）消除文法中一切左递归的算法； （4）文法二义性的判定； （5）LL(1)文法的判定； （6）消除直接左递归； （7）消除间接左递归； （8）直接左公因子的改造； （9）间接左公因子的改造； （10
xianduanshu
- 某牛人的线段树报告，对线段树的学习有很好的帮助作用
vb
- 用vb实现橡皮筋技术，实现画树，画线 还可以随机画线
tree
- 二叉树的搜索，以及添加，删除，排序等共能的实现
HnSRTree-1.3.1.tar
- R 树， 存取方式的当中最普遍的的用长方形， 是根据区域的启发式优化围绕的长方形在各个内在结点通过运行在一张规范化的试验平台下高度变化的数据， 询问和操作众多的实验， 我们能设计合并联合的优化的R* 树区域， 各个附寄的长方形边际和交叠在目录使用我们规范化的试验床在详尽表现比较，它结果R* 树清楚地胜过现有的R 树变形Guttman’s线性和二次方R 树和R 树的格林变形，R* 树的这优势举行为不同的型询问和操作， 譬如地图覆盖物。 为两个长方形和多维点在所有实验从一个实用观点R* 树是非常有吸