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《计算机科学概论》课后答案 评分:

《计算机科学概论》工程机械出版社第三版的(英文版)课后答案

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2014-10-30 上传 大小:993KB
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计算机科学导论(第5版)习题答案

计算机科学导论(第5版) 习题答案 最新版的

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计算机科学概论 原书第五版(已失效,不要下载)

本书由两位知名的计算机科学教育家编写,全面而细致地介绍了计算机科学的各个方面。书中从信息层开始,历经硬件层、程序设计层、操作系统层、应用程序层和通信层,深入剖析了计算系统的每个分层,后讨论了计算的限制。此外,正文中穿插了大量的人物传记、历史点评、道德问题和新的技术发展信息,有助于你进一步了解计算机科学。每章后面都附带有大量的练习,可以帮助你即时重温并掌握这一章所述的内容。 文件比较大,上传不了,文件是文本,里面有百度云链接。

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计算机科学导论(第5版) 课件+习题答案

计算机科学导论(第5版)/高等院校计算机教育系列教材 瞿中,伍建全,熊安萍,夏淑芳 著 ,包含课件,习题答案

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计算机科学导论(第4版)习题答案

本人贵州省财经学院,2012级计算机科学与技术专业的大学生。诚心求计算机科学导论 第4版课后答案,瞿中版的,要有解题过程,尽量详尽完整。最好是Word版,方便打印。或者自己做的,用手机拍成高清图片也可以。要是答案书扫描成的电子文档就再好不过了。 此课后习题答案对应的教材信息如下: 书名:计算机科学导论 第4版 作者:瞿中 刘玲 熊安萍 出版社:清华大学出版社 附件下载列表如下: 计算机科学导论 第四版 课后答案.pdf

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计算机科学概论课后复习题答案

计算机科学概论课后复习题答案,每章学完后的复习题答案。

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计算机科学概论 习题答案

《计算机科学概论(第10版)》是计算机科学概论课程的经典教材,全书对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述,充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。《计算机科学概论(第10版)》首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理(第1章和第2章),进而讲述操作系统(第3章)和组网及因特网(第4章),接着探讨了算法、程序设计语言及软件工程(第5章至第7章),然后讨论数据抽象和数据库(第8章和第9章)方面的问题,第10章通过图形学讲述计算机技术的一些主要应用,第11章涉及人工智能,第12章通过对计算理论的介绍来结束全书。

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保存图片到本地相册

保存图片到本地相册,可以在相册查看,Android 6.0以上也可以实现

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天猫淘宝秒杀抢购插件源码

天猫淘宝秒杀抢购360插件完整源码crx包,用rar或者zip解压,可得到源码进行修改,不做修改,可直接导入浏览器使用

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

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JetbrainsCrack-2.6.10-release-enc.jar

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现代控制理论清华高立群

高清无码,这本书讲解现代控制理论很通俗易懂,经典教程

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C语言链表和文件实现的超市管理系统

该超市管理系统使用C语言开发,用到了链表和文件的操作。该项目共支持三种类型的用户账户,root管理员,普通管理员,普通用户三种,实现了超市商品的进货,出售以及注册账号等的常用功能。

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CarSim中文教程

Carsim 软件入门: 1. Carsim简介; 1.1 Carsim快速入门; 2.Carsim整车建模; 3. Carsim仿真分析

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基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

】随着城市交通的发展,道路网络越来越复杂,交通拥堵越来越严重,准确预测交通拥堵是城市缓堵保畅,提高 城市交通管理能力关键技术之一。传统马尔可夫预测模型中的单变量模型只能解决单个时间序列上的交通预测问题,一阶模 型仅考虑了相邻时间点数据之间的影响,高阶多变量马尔可夫模型的预测精度不足,难以解决复杂城市道路网络交通拥堵预 测的问题。对此,文章提出了一种添加调节项的高阶多变量马尔可夫模型(AAT-HO3M),证明了模型的收敛性,进行了参数 估计,并参考城市道路交通运行评价指标体系,对城市拥堵进行预测分析。通过预测试验证明,AAT-HO3M预测精度高于传 统高阶多变量马尔可夫模型和改进高阶多变量马尔可

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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *

针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型 。 通过归纳合并交通流参数 、 环境状态 、 时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态 。 采用深度学习的自编码网络方法从无 标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集 。 应用 Softmax 回归对有标签的新特征 集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测 。 通过仿真对比分析,预测模型具有较省略 特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达 85% 。

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