A(已知,查看工厂市场)----工厂采购原材料的价格(工厂采购价不是卖价)X1----工厂给出口商的价格(工厂卖价,出口商的采购成本)X2----出口商给进口商的价格(出口商的卖价,进口商的采购成本)B(已知,查看进口商市场)----进口地市场价格(进口商的卖价)X1—A=?X2—X1=?B—X2=?出口利润率=?进口利润率=?集装箱装箱量的计算参考出口商help,出口报价核算
2025/5/5 7:51:04 1013KB simula
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本文实践自PabloRuiz的文章《HowToMakeaTowerDefenseGame》,文中使用Cocos2D,我在这里使用Cocos2D-x2.0.4进行学习和移植。
在这篇文章,将会学习到如何制作一个塔防游戏。
在这当中,学习如何在设定的时间内出现一波波的敌人,使这些敌人沿着指定的路点前进,如何在地图上指定的位置创建炮塔,如何使炮塔射击敌人,如何可视化调试路点和炮塔的攻击范围。
http://blog.csdn.net/akof1314/article/details/8674186
17.35MB cocos2d-x
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CRC4-ITUX4+X+1CRC5-EPCX4+X3+1CRC5-ITUX5+X4+X2+1CRC5-USBX5+X2+1CRC6-ITUX5+X2+1CRC7-MMCX7+X3+1CRC8X8+X2+X+1CRC8-ITUX8+X2+X+1CRC8-ROCHX8+X2+X+1CRC8-MAXIMX8+X5+X4+1CRC16-IBMX16+X15+X2+1CRC16-MAXIMX16+X15+X2+1CRC16-USBX16+X15+X2+1CRC16-MODBUSX16+X15+X2+1CRC16-CCITTX16+X12+X5+1CRC16-CCITT-FALSEX16+X12+X5+1CRC16-X25X16+X12+X5+1CRC16-XMODEMX16+X12+X5+1CRC16-DNPX16+X13+X12+X11+X10+X8+X6+X5+X2+1CRC32X32+X26+X23+X22+X16+X12+X11+X10+X8+X7+X5+X4+X2+X+1CRC32-MPEG-2X32+X26+X23+X22+X16+X12+X11+X10+X8+X7+X5+X4+X2+X+1
2025/4/23 13:21:42 1.96MB CRC校验
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递推极大似然参数辨识法MATLAB程序clearall%清理工作间变量closeall%关闭所有图形clc%清屏%%%%M序列、噪声信号产生%%%%L=1200;%四位移位积存器产生的M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值fori=1:L;x1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入信号x2=y1;%第二个移位积存器的输入信号x3=y2;%第三个移位积存器的输入信号x4=y3;%第四个移位积存器的输入信号y(i)=y4;%第四个移位积存器的输出信号,幅值"0"和"1"ify(i)>0.5,u(i)=-1;%M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-1”elseu(i)=1;%M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“1”endy1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号作准备end------
2025/4/16 16:21:31 2KB 极大似然法
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第6章解决“实用C编程”第6章中的练习练习6-1:编写一个程序来查找两个之间的距离的平方点。
(对于更高级的问题,请找到实际距离。
此问题涉及使用标准功能sqrt。
请使用您的帮助系统来查找有关如何使用此功能的更多信息。
)#include#include<math.h>intmain(){ floatx1,y1,x2,y2,gdistance; printf("Inputx1:"); scanf("%f",&x1); printf("Inputy1:"); scanf("%f",&y1);printf("Inputx2:"); scanf("%f",&x2); printf("Inputy2:");
2025/4/3 11:14:32 1KB
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LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口:外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题:在模型窗口中输入如下代码:min=2*x1+3*x2;x1+x2>=350;x1>=100;2*x1+x2<=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件,编制程序如下:model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))<=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能,接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候,总会遇到一群或多群相联系的对象,比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集(sets)。
一旦把对象聚合成集,就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。
学完本节后,你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础,是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集,能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束,从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象,这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征,我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定,也可以是未知的,有待于LINGO求解。
例如,产品集中的每个产品可以有一个价格属性;
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性;
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性,也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集:原始集(primitive set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的,也就是说,它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前,必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始,以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分,或有一个简单的集部分,或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方,但是一个集及其属性
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题目在下面,通过SPSS做的回归分析小论文,原理操作都很详细。
一:某公司在各地区销售一种特殊的化妆品。
该公司观测了15个城市在某季度内对该化妆品的销售量Y及各地区适合使用该化妆品的人数X1和人均收入X2,得到数据如表所示。
假设误差服从正态分布N(0,)试建立Y与X1,X2之间的线性回归方程并研究相应的统计推断问题(数据略)。
内容要求包括:(1)数据描述性分析,自变量与因变量线性关系预判断;
(2)回归分析,模型检验,系数检验;
(3)多重共线性检验,DW检验;
(4)残差分析。
二:下面是我国1990到2013年的一些经济数据,请做回归分析(数据略)。
2025/4/1 5:04:53 259KB data analysis
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疯狂猜成语微信小游戏源码资源,使用Cocos2d-X2.2.3开发的一款猜图成语游戏,游戏中可以实现提醒、游戏音乐、胜利后会显示游戏结果。
2025/3/15 12:18:10 910KB 微信小游戏 源码
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带饱和函数的二阶跟踪微分器,二阶跟踪微分器是一个这样的动态系统:对它输入一个信号v(t),它将输出两个信号x1和x2,其中x1是跟踪v(t),从而x2作为v(t)的“近似微分”
2024/10/19 5:31:34 20KB simulink SONTD
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利用fft实现线性卷积。
已知序列x1=[1234],x2=[136542];
利用conv函数求x1和x2的线性卷积y(n)并绘出图形;
另外,利用fft求x1和x2的9点循环卷积,并绘出图形;
在用fft求x1与x2的8点和10点循环卷积,并绘出图形,比较四次结果,说明线性卷积与循环卷积的关系。
2024/9/26 21:18:12 841B 实现线性卷积
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡