给定由n整数(可能为负数)组成的序列 {a1,a2,…,an}，求该序列形如ai+ai+1,…,+aj的子段和的最大值。当所有的整数均为负数时定义其最大子段和为0。 Input 输入包含多组测试数据。第一行为一个整数C，表示有C组测试数据，接下来有2*C行数据，每组测试数据占2行，每组测试数据第一行是1个整数n，表示有n个整数,接下来一行有n个整数,它们之间用空格隔开. Output 你的输出应该有C行，即每组测试数据的输出占一行，它是计算出的最大子段和. Sample Input 1 6 -2 11 -4 13 -5 -2 Sample Output 20 Source

iPerf3是用于主动测试IP网络上最大可用带宽的工具。它支持时序、缓冲区、协议（TCP，UDP，SCTP与IPv4和IPv6）有关的各种参数。对于每次测试，它都会详细的带宽报告，延迟抖动和数据包丢失。 它与原始 iPerf 不共享任何代码，也不向后兼容。 它是一个C/S架构的测试工具，需要在同时运行在服务器端和客户端。

最大流标号法的复杂度讨论 找一条增广链的计算量是容易估计的，不会超过O(n2) 但是最多迭代多少次(即增广的次数)就很难估计，在最坏情况下，与边的容量有关；如上图：先增广 s  u  v  t , 然后增广 s  v  u  t，每次只能增广 1 个单位，故要增广4000次才能结束 克服这种缺点的经验方法： 尽量先用段数少的增广链 尽量不重复前面出现过的增广链

在快速傅里叶变换(FFT)粗估计的基础上，通过曲线拟合，得到一种实现简单的次优高精度频率估计算法。现有的精确估计算法多采用FFT输出的幅度信息，或是FFT的复数输出进行精确估计。本文提出了利用幅度平方信息做精确估计的算法，有效地简化了运算复杂度，实现结构简单。通过仿真验证了本算法在低信噪比下也具有较高的估计精度。

手表图像数据集（全球最大的5大腕表品牌）此数据集包含2000个手表图像，包含5个手表品牌， 手表图像数据集（全球最大的5大腕表品牌）此数据集包含2000个手表图像，包含5个手表品牌， 手表图像数据集（全球最大的5大腕表品牌）此数据集包含2000个手表图像，包含5个手表品牌，

参考资料：参见 K Vasudevan 所著的“数字通信和信号处理”一书中的第 2.7 节

求最大字段的三种方法——_动态规划_蛮力_分治算法

里面用matlab搭建的模型。增量电导法是MPPT控制常用的又一算法，也是一种以扰动太阳电池的输出电压来进行太阳电池最大功率点追踪的一种策略，它是根据在最大功率点时太阳电池的输出功率对电压的微分为0而被提出来的。它能够判断出工作点电压与最大功率点电压的关系。

matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字： 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度： 操纵离散潜在代码（分类） 更改将更改数字的类型： 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角（姿势）： 有无眼镜： 发色： 发量： 灯光： 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练； 这将自动下载数据集。 要查看结果，请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接： 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接： 。 在生成数据之前，应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.

求最大公共子串 s1和s2最长公共子串 c/c++源代码