搜索资源列表
wishbone
- Wishbone规范具有如下特点:简单、紧凑，需要很少的逻辑门 完整的普通数据据传输总线协议，包括单个读写、快传输、读一修改一写周期、事件周期 数据总线宽度可以是8-64位 支持大端(big-endian)和小端(litle-endian)，接口自动完成两者之间的转换。支持存储器映射、FIFO存储器、交叉互联 握手协议，允许速率控制 可以达到每个时钟周期进行一次数据传输 支持普通周期结束、重试结束、错误结束等总线周期形式 支持用户自定义的标志:采用MASTER/SLAVE体系结构 支持多点进程(
jm
- 一，产生密钥（算法实现可参照文档后的<附件1>KeyGeN.asp） 与<附件1>不同的是，实际要求密钥存放在字符串接受方数据库表KeyPool中，表结构如下： 1，personalID{主码} 2，secret_key{密钥，数据类型最好用text，与实际代码密钥生成长度有关} 3，serverTime{密钥生成时间，用以检验密钥是否失效} 接受方发现密钥失效，则拒绝验证 二，字符串加密（算法实现可参照文档后的<附
ksh
- ：提出一种实现大规模三维地形可视化的算法。该算法主要通过地形数据分块和多线程数据动态调度技术实现海量地形数据的实时动态调度，利用四叉树结构来简化地形网格，通过引入Y型基元的方法消除边界裂缝。实验结果表明，采用该方法可以实时生成大规模地形，提高地形漫游的效率与可视化效果。-Real-time Visualization Algorithm of Large-scale Terrain
cppsfs
- 本.cpp代码主要是收集了一些常用的C++算法相关内容，关键地方都已标记注释，比如链表数据、尾插法利用一个动态指针、迭代斐波那契、循环队列、KMP模式匹配算法，二叉树二叉链表节点结构定义、二叉排序树查找、平衡二叉树 AVL、优化后的冒泡算法、简单的选择排序，依次比较将最小的，然后与第一个位置交换、希尔排序、堆排序、归并排序（内存占用大）等，具体请下载这个源代码文件。-The. Cpp code is a collection of some commonly used C++ algorithm
kNN
- kNN分类算法——将没有分类标签的数据与样本集合中所有的数据一一进行距离计算， 然后提取最相似的K个数据，这个K个数据中分类标签出现最多的分类就是新数据的分类标签。 优点：简单有效，缺点：耗费存储空间，非常耗时，无法给出任何数据的结构信息。 这个程序是采用python缩写，注释比较多，自己加的-kNN classification algorithm: no data and sample collection of all data classification labels on
main
- 1）实现二路归并排序算法。 2）实现快速排序算法。 3）实现堆排序算法。 4）实现冒泡排序和选择排序算法 (2)．已知长度为n的线性表A采用顺序存储结构，请写一时间复杂度为0(n)、空间复杂度为0(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为item的数据元素。要求：线性表元素个数n很大，而值为item的数据元素个数很少，要求移动元素个数尽量少；删除后的数组元素与原数组元素不必保持顺序一致。 (3)．编写一个主函数,调试上述算法。注：需要额外设计一个线性表初始化的函数。 (4)
XML
- ML作为网络数据交换的标准技术，广泛应用于计算机软件．目前存储数据的主流手段是关系数据库，因此XML 文档与关系数据库之间必须进行转换。通过分析XML文档的层次结构，建立了XML文档树模型，并给出结点定义．依据 XML的BNF规则给出了元素与属性的正规表达式和相对应的状态转换图，设计了识别元素和属，|生的词法分析程序用于解 析XML文档。提出了XML文档树到关系数据库存储的转换思想和算法，并结合实例给出转换后的关系表.-XML has become a standard techno
24368
- 程序将界面与数据处理分开，界面采用MFC的对话框模板，对注册、训练、识别和主界面分别建立一个类，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理又分为了CFaceAlign（人脸检测+几何归一化）、CLightPrep（光照归一化）、CFaceFeature（Gabor特征提取）、CSubspace（计算Fisherface子空间）四个类，还有一个类 CFaceMngr 负责管理界面与数据之间的交流。这样的程序结构使对界面和算法彼此独立，互不影响。 每个类的具体方法
chandc2
- 图的邻接表存储与深度优先遍历.设计图的邻接表存储结构，数据元素的数据部分可以是随机生成的整数；设计图的深度优先遍历算法；-a vc++ program about the store of a graph and how to go over it
OFDM_rece_matlab
- 接收端采用的算法和程序流程与发送端发送的OFDM符号的帧结构有关系。具体的帧结构，以及定时估计，频偏估计，剩余误差跟踪的算法可参考算法说明文档。这里对程序的流程进行说明。 首先根据短训练字的特性进行相关运算，进行信号到达检测，当检测到相关值大于门限一定次数后，认为有信号到达。然后根据长训练字的特性，进行相关运算，进行OFDM符号FFT窗口起始位置的估计。估计出FFT窗口的位置后，先在时域进行小频偏的估计，将两个长训练字进行小频偏补偿后，进行FFT运算，根据FFT运算的结果进行整数倍频偏的估计
137fa122c96b
- 这是用VC6.0编写的绘制三次Bezier曲线的程序，使用MFC框架文档视图结构。程序除实现三次Bezier曲线的绘制，还实现了点，直线，圆的绘制，可做为学习计算机图形算法的参考。与其它Bezier曲线绘制程序的不同是，本程序实现了Bezier曲线上型值点的计算显示。程序中编写了Bezier曲线类来完成Bezier曲线的绘制，并能对绘制的曲线数据进行保存与打开。对学习文件操作也有一定帮助。这是我第一次上传源码，有什么不妥之处还请管理员指点。谢谢！-This is a VC6.0 prepared
zhuphoto4
- 本相册采用优化算法与数据存贮结构,占用空间极小,数据库增长非常缓慢.(实际测试,在照片增加到1000张的时候,数据库不足800K),是个人主页展-The album uses optimization algorithms and data storage structure, small footprint, grows very slowly. (Actual test in the photo to 1000, when the insufficient 800K), is a per
zhuphoto
- 采用ASP+ACCESS+ASPUPJPG组件构成，自动生成缩图，具有专题组管理功能，可以按照片分类(风景，人物，等)，同时也可以按专题组分类 采用优化算法与数据存贮结构，占用空间小，数据库增长缓慢.(实际测试，在照片增加到1000张的时候，数据库不足800K)，是个人主页展示个人风采，小型公司展示产品的绝好选择-Using ASP+ ACCESS+ ASPJPEG components, automatic generation of thumbnails, with thematic g
zhuphoto5.09.0124
- 采用ASP+ACCESS+ASPUPJPG组件构成，自动生成缩图，具有专题组管理功能，可以按照片分类(风景，人物，等)，同时也可以按专题组分类，采用优化算法与数据存贮结构，占用空间小，数据库增长缓慢.(实际测试，在照片增加到1000张的时候，数据库不足800K)，是个人主页展示个人风采，小型公司展示产品的绝好选择。-Using ASP+ ACCESS+ ASPUPJPG components, automatic generation of thumbnails, with thematic g
4
- 利用地球立体剖分格网生成SubdivisionR_树索引模型 针对三维数据管理中八叉树索引冗余多、R-树索引插入删除过程复杂的问题,依托GeoSOT地球立体剖分格网,提出了一种新的八叉树与R-树有机结合的Subdivision R-树索引模型(Subdivision R-tree)。首先,以GeoSOT地球立体剖分格网八叉树索引为基础构建了Subdivision R-树索引模型结构 随后,设计了Subdivision R-树索引模型基本的插入、删除、查询、分析算法 最后,开展了Subd
jei_sg86
- 插值与拟合，解方程，数据分析，基于K均值的PSO聚类算法,基于多相结构的信道化接收机。- Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, K-means clustering algorithm based on the PSO, Channelized receiver based on multi-phase structure.
SVM-and-NB
- 支持向量机与朴素贝叶斯算法，对数据进行分类后深度了解数据的结构-Support vector machine and naive Bayes algorithm.Classifying the data and understanding the structure of the data in depth
程序
- 以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过 运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析 算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多 流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、 工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处 理方法优化了算法的计算效率(Based on the basic spectral clustering algorith
论文
- 20世纪90年代，贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机（Support VectorMachine,SVM）的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法，它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力，解决了小样本、非线性和维数高等难题，并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本
CPFSK
- 该工程是有关CPFSK（连续相位调制）的完整工程。帧结构包含训练序列、前导码、同步码、数据长度等信息，使用正交调制方式产生CPFSK的信号，生成基带IQ数据。接收端包含帧同步、滤波、解算长度等算法。可实现任意长度字符串的无线发送与接收。工程十分完整喝强大，可直接用于各大SDR平台的验证。(The project is a complete project of CPFSK (continuous phase modulation). The frame structure contains tr