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存储管理源代码
- 分区式存储管理源代码 一、可变分区存储管理的基本策略 1)不预先划分几个固定分区，分区的建立是在作业的处理过程中进行的，各分区的大小由作业的空间需求量决定。 2)采用指针方式将各个空闲分区链接而成的链表，用以记录主存分配现状。 3)分配与回收算法按空闲分区链接方式的不同分类，有最佳、最坏、首次和下次适应四种算法。 二、程序模拟的设计 1、基本思想 采用事件驱动模型。事件有： 1)申请主存事件，表示一个作业创建时提出的主存资源要求； 2)释放主存事件，表示一个作
BP
- BP神经网络实现数据分类，实现语音特征信号的分类-BP network realize voice feature classification
BPDLX
- 神经网络30案例 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-Cases of 30 cases of neural network BP neural network data classification- voice characteristic signal classification
neture-network
- 神经网络 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-neture network
wujiandj
- 功能介绍: 不同于网络上互相传送的一些程序,内核是老的, 但所有的程序机制全部是新的,请大家安心使用. 您会感觉很棒.. 1.整合音乐试听歌词小偷,让您音乐不断电. 2.会员注册及管理,会员可点歌和添加歌词. 3.后台管理添加歌手、歌曲、专集、音乐的分类. 4.点歌\评论\MTV视频\图库\错误报告\的管理. 5.提供整张专集播放,普通,连续播放的新播放器 每款播放器都可自动辨认RM.WMA等格式而播放. 6.音乐盒[CD盒],专集盒功能,
advancedclassify
- 一个advancedclassify类包含数据分类相关的类，是集体智慧编程一书中核方法与svm那章的代码-A advancedclassify contains data classification class, book nuclear collective wisdom of programming methods and svm chapter code
BP.zip
- 案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类,The case of BP neural network data- voice characteristics signal classification
2
- 是关于神经网络的数据分类预测的一个源代码，关于向量机的，采用径向基核函数-Neural network data classification forecast
BP
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- speech feature signal classification
BP-3
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别-SVM neural network data classification forecast- Wine Type Identification
ISODATA
- 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类.rar-Although capable of clustering data clustering mining, but due to network intrusion feature data dimension of more and different types of data betwee
03
- 系统介绍 如今是网络化的电子信息时代，在广阔的Internet网络中有各种各样的电子商城，它们可以使客户通过网络购物、浏览商品、查询订单和销售排行。通过对电子商务网站订购环境以及购物过程的调查研究，要求系统具有以下功能： 展示网站最新的商品信息。 展示网站特价的商品信息。 为用户提供修改个人资料和查看在网站操作情况的平台。 提供用户在网站上购物的平台。 展示网站发布的公告信息。
a
- 练习使用C的宏定义应用，包括字节长度；C语言中的数据类型分类等-Practice the use of a macro definition using C, including bytes in length In the C language data type classification, etc
WineClass
- 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别,SVM网络预测,结果分析-SVM-based data classification prediction- Italian Wine type recognition, SVM network prediction results analysis
KNNpython
- python实现的k-近邻算法，用于数据分类。机器学习实战-k- nearest neighbor python implemented for data classification. Machine learning combat
dataset_editing
- 实现基于NeuroScan平台采集的脑电信号的数据分类、打标等功能-Realize the functions of data classification and marking, etc.of EEG collected by NeuroScan platform
FCMcluster
- 模糊聚类分析，模糊聚类使数据可以按照一定的规则分类。-Fuzzy clustering analysis, fuzzy clustering analysis so that data can be classified according to certain rules.
svm
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别，能够很好地预测葡萄酒种类。-SVM neural network data classification prediction- wine species identification, can be a good predictor of wine types.
qungiesen
- matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。- matlab implements five gray correlation degree computing model, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional
chapter14
- 基于svm的数据分类预测，数据集是意大利葡萄酒种类的数据集，对葡萄酒进行种类识别以及分类。-Based on the svm data classification prediction, the data set is the Italian wine category data set, the wine species identification and classification.