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源码资料：JavaData.rar视频教程：第01讲-数组.avi第02讲-约莫排序.avi第03讲-栈以及队列.avi第04讲-链表.avi第05讲-双端链表以及双向链表.avi第06讲-递归的使用第07讲-递归的低级使用第08讲-希尔排序第09讲-快捷排序第10讲-二叉树的底子不雅点第11讲-二叉树的底子操作第12讲-遍历二叉树第13讲-删除了二叉树节点第14讲-红黑树第15讲-哈希表第16讲-凋谢地址法第17讲-链地址法第18讲-图的底子不雅点第19讲-图的搜查第20讲-图的最小天生树

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

试验5.天生一个100个点，300条边的无向图，对于图中的每一个连通分支，盘算其中的割点。
从连通分支中删除了该点，会导致分支再也不连通的点被称为割点。
试验6.用部份搜查算法，求一个无向图的最小天生树。
天生一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上的权重是1到20之间的随机整数。
用Kruskal或者prim算法求患上该图的最小天生树，验证部份搜查算法的对于错。
试验7.已经知Bellman-Ford算法能分辨一个有向加权图能否含有负权重的圈。
请方案一个算法，从图中找出一个负圈。
图：100个点，500条边，每一条边的权重是[-5,5]之间的随机非零整数。
申请频频天生如许的随即图，直到发现负圈为止。

二十多套企业店肆揭示微信小法度圭表标准模版。
微信小法度圭表标准，简称小法度圭表标准，英文名MiniProgram，是一种不需要下载装置就可使用的使用，它实现为了使用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下就可掀开使用

20多少款典型信息体系配景管理界面格式模板总有一款是你喜爱的。
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2017年天下各个站点天色监测数据，天色变量共有21个极轻风速极轻风速的风向(字符型)最低气压最低气温最高气压最高气温20-20时降水量平均气压平均2分钟风速平均气温平均水气压平均相对于湿度平均最低气温平均最高气温日降水量≥0.1妹妹日数月日照百分率日照时数最轻风速最轻风速的风向(字符型)最大日降水量最小相对于湿度

含lex.l文件以及试验报告。
西南大学盘算实际自动糖果售货机编程试验报告。
20分拿了19分

经由kubeadm装置k8s时需要下载的镜像，镜像版本1.20.4，镜像源为阿里源。
镜像列表：kube-apiserver:v1.20.4kube-controller-manager:v1.20.4kube-scheduler:v1.20.4kube-proxy:v1.20.4pause:3.2etcd:3.4.13-0coredns:1.7.0flannel:v0.13.1-rc2metrics-scraper:v1.0.4dashboard:v2.2.0

#include#include#includestructbook{intnum;charbname[50];charwname[20];charpress[50];charsort[50];inttime;floatprice;structbook*next;};structbook*creatbook();//建树链表structbook*addbook(structbook*head);//削减图书intyanzheng(structbook*head,intm);//验证新削减的图书编码能否已经存在voiddeletebook(structbook*head);//删除了图书voidfprint(structbook*head);//将链表写入文件structbook*load();//从文件中读失约息并建成链表voidprint_book(structbook*head);//将链表信息输入voidchaxun(structbook*head);//盘问图书信息voidnum_chaxun(structbook*head);//按图书编号盘问图书voidwname_chaxun(structbook*head);//按作者名盘问图书voidsort_chaxun(structbook*head);//按种别盘问图书voidtime_chaxun(structbook*head);//按出书功夫盘问图书voidbname_chaxun(structbook*head);//按图书名盘问图书voidxiugai(structbook*head);//更正图书信息voidpaixu(structbook*head);//对于图书举行排序voidnum_paixu(structbook*head);//按图书编号排序voidtime_paixu(structbook*head);//按图书出书功夫排序voidprice_paixu(structbook*head);//按图书价钱排序voidbname_paixu(structbook*head);//按图书名排序voidwname_paixu(structbook*head);//按作者名排序intmain(){intchoice,n,x,y=1,c,c1=1234;chara,d,b[10],b1[10]="yjk";structbook*head=NULL;while(y){

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。