子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 我们使用回溯方法为依赖图设计了一个简单的精确子图匹配（ESM）算法。 最坏情况下的算法总复杂度为O（n ^ 2 * k ^ n），其中n是顶点数，k是顶点度。 我们已经证明了我们的算法在三种生物医学关系和事件提取应用程序中的成功使用：BioNLP 2011在事件提取，蛋白质-残基关联检测和蛋白质-蛋白质相互作用识别方面的共同任务。 该Java实现实现了我们的ESM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/esmalgorithm/files/如果您使用我们的ESM实现来支持学术研究，请引用以下文件：Liu Haibin，Vlado Keselj和Christian Blouin。 探索用于从文学中提取生物事件的子图匹配方法。 计算智能，2013年。

精确的对比度限制自适应直方图均衡 像往常一样，使用pip安装： $ pip install clahe # from PyPI $ pip install git+https://github.com/anntzer/clahe # from Github 使用pytest运行测试。 该软件包使用一个简单的移动窗口实现。 可能有必要尝试基于Perreault，S.和Hebert，P .的“恒定时间中值滤波” （2007）的实现。 另请参见的。

充分发展层流流动中的精确解和数值解，许彬，张敏，用有限容积法，在非结构化网格中求解通道内充分发展流动的情况. 本文给出三个不同形状通道的算例，并将结果与精确解进行比较，从�

生成描述精确理论（原始）误码率与 Eb/N0 和 Es/N0 的 MatLab 代码表达式，用于使用格雷编码 2^2n-QAM 调制在具有相干检测接收器的 AWGN 信道上传输对称二进制信号. 用： === 准确BER(n) ExactBER(n, '详细信息') n = 1：QPSK n = 2：QAM16 n = 3：QAM64 n = 4：QAM256 n = 5：QAM1024 n = 6：QAM4096 n = 7：QAM16384 n = 8：QAM65536 等等。 例子： ======== >> ExactBER(2) QAM16 的理论 AWGN 原始 BER： EsN0 = 4 * EbN0 F = sqrt(EsN0/10) BER = (3/8) * erfc(F) + (1/4) * erfc(3*F) - (1/8) * erfc(5*F)

全国shp格式矢量图

这只是blackSPEEDv2的精确版（单位为1MB） 希望大家更准确的看出读写速度 软件的平分不太准（同一卡相差50分），但测读写速度准确。

空间应用中基于OFDM的精确测距技术

该代码使用以下显式公式计算 Dirichlet、Neumann 和 Periodic 边界条件组合的矩形有限差分网格上 (1-3)D 负拉普拉斯算子的精确特征对http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenvalues_and_eigenvectors_of_the_second_derivative 该代码还可以使用一维拉普拉斯算子的 Kronecker 和来计算稀疏矩阵本身。 有关张量和的更多信息，请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Kronecker_sum_of_discrete_Laplacians 例如，计算具有混合边界条件的 3D 负拉普拉斯算子的所有内容： [lambda，V，A] = laplacian（[100,45,55]，{'DD''NN''P'}，20）; 仅计算特征值： lambda = laplacian(

全国各省市县shp地图，花钱买来的,试了下汉子没有乱码，别的论坛下来的汉子是乱码，没法用，这个可以直接用，matlab也能打开使用

关于写倒计时大家可能都都比较熟悉，使用 setTimeout 或 setInterval 就可以搞定。几秒钟或者几分钟的倒计时这样写没有问题，但是如果是长时间的倒计时，这样写就会不准确