深度学习和机器学习PPT作图相关素材，由dair.ai出品，详情见github地址：https://github.com/dair-ai/ml-visuals
2024/9/13 6:03:55
3.1MB
本方案适用于大学生创新项目学生综合测评管理系统，包括WEB平台，数据采集设备、打印设备以及其它增值应用系统。
包含业务概述、需求描述及分析、总体设计、详细设计等几部分内容。
包含业务概述、需求描述及分析、总体设计、详细设计等几部分内容。
2024/9/13 3:20:24
6.87MB
设一个时隙Aloha系统的时隙长度为1，所有节点的数据包均等长且等于时隙长度。
网络中的节点数为，各节点数据包以泊松过程到达。
1、假设每个节点的数据包到达强度为，在不同的下，使用计算机仿真时隙Aloha系统数据包传送的成功概率，绘制呼入强度和成功概率的曲线，与理论结果进行对照。
注意：节点个数要足够多。
2、选取合理的等待重传的节点在每一个时隙重传的概率、每个节点有新数据包到达的概率，以及节点数，采用延时的下界，仿真时隙Aloha系统数据传输过程，统计在不同积压节点数的情况下，到达率及离开率，绘制到达率和离开率随的分布情况，和理论值进行对照。
3、仿真时隙Aloha系统下的伪贝叶斯算法，通过仿真结果验证在的估计误差较大情况下的收敛特性及到达率小于下的稳定性。
网络中的节点数为，各节点数据包以泊松过程到达。
1、假设每个节点的数据包到达强度为，在不同的下，使用计算机仿真时隙Aloha系统数据包传送的成功概率，绘制呼入强度和成功概率的曲线，与理论结果进行对照。
注意：节点个数要足够多。
2、选取合理的等待重传的节点在每一个时隙重传的概率、每个节点有新数据包到达的概率，以及节点数，采用延时的下界，仿真时隙Aloha系统数据传输过程，统计在不同积压节点数的情况下，到达率及离开率，绘制到达率和离开率随的分布情况，和理论值进行对照。
3、仿真时隙Aloha系统下的伪贝叶斯算法，通过仿真结果验证在的估计误差较大情况下的收敛特性及到达率小于下的稳定性。
2024/9/13 1:15:56
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Moderndigitaltechnologyhasmadeitpossibletomanipulatemulti-dimensionalsignalswithsystemsthatrangefromsimpledigitalcircuitstoadvancedparallelcomputers.Thegoalofthismanipulationcanbedividedintothreecategories:
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通过Java完成LL(1)语法分析器。
（1）通过文件扫描，识别出终结符与非终结符；
（2）求解first集与follow集；
（3）根据first集与follow集构建预测分析表；
（4）写总控程序；
（5）进行字符串匹配。
（1）通过文件扫描，识别出终结符与非终结符；
（2）求解first集与follow集；
（3）根据first集与follow集构建预测分析表；
（4）写总控程序；
（5）进行字符串匹配。
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