邻接矩阵存储图的深度优先遍历 邻接矩阵表示的无向图遍历实现。 #include using namespace std; #define MAX_SIZE 100//最大顶点数 。 #define MAX_INT 326564//表示极大值，即 ∞ 。 typedef char Elemtype_A;//定义顶点的数据类型为字符型 。 typedef int Elemtype_S;//定义边的权值为整型 。 /*深度优先遍历（DFS） 方法： (1)在访问图中某一起始顶点 ν后，由 v出发，访问它的任一邻接顶点 w； (2)再从 W,出发，访问与 w,邻接但还未被访问过的顶点 Mzi (3)然后再从 Wz出发，进行类似的访问，.. (4)如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。 (5)接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被 访问的邻接顶点。 如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的 访问； 如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中 所有顶点都被访问过为止。*/ //1.邻接矩阵的

单片机4 4矩阵键盘仿真 内附有电路仿真图及c51程序

这是为代码“all_data_classification.m”分类的图像生成混淆矩阵的代码。 通过使用训练区域“5_class_test.csv”和图像“all_class.csv”将其分为5个类。 借助混淆矩阵，可以计算分类准确度。

罗技k580键盘优联主控矩阵 无线键盘，目前我知道的无线键盘，无线效果做得最好的就是罗技了，延迟低，唤醒快，超省电。尤其是罗技的优联技术，一个接收器可以同时配对6个设备，鼠标键盘可以共用接收器，超级省电，一对电池可以用一两年，平时使用感觉不出延迟，就好像使用有线键盘一样的，唤醒的时候也感觉不出延迟。有些人说可以用蓝牙，别扯蛋了，蓝牙容易延迟，且进入系统前不能使用，有时候还需要装驱动，唤醒时也能明显感觉到延迟。 键盘改造资料，DIY键盘资料k230k270k550k580k480k780

实现矩阵计算的类，包括代码和报告，内容有矩阵乘法，矩阵加法，矩阵数乘，方阵行列式计算

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十字链表实现稀疏矩阵的加法、减法、乘法、转置、求最值、插入、查看、删除等基本功能，菜单栏采用hash表存储稀疏矩阵，给每个矩阵存储一个名字，hash函数进行寻找。

WebShell是网络入侵的常用工具，具有威害性大、隐蔽性好等特点。目前的检测手段较简单，容易被绕过，难以对付复杂灵活的 WebShell。针对这些问题，提出一种智能检测 WebShell 的机器学习算法，通过对已知存在WebShell和不存在WebShell的页面进行特征学习，完成对未知页面的预测，灵活性、适应性较好。实验证明，相比传统的WebShell检测方法，该算法的检测效率、正确率更高，同时也能以一定概率检测出新型的WebShell。

本文实例讲述了python简单实现矩阵的乘，加，转置和逆运算。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python完成矩阵的乘，加，转置和逆： # -*- coding:utf-8 -*- #矩阵的乘，加，转置和逆 #numpy库提供矩阵运算的功能 from numpy import *; import numpy as np; #矩阵的创建(随机) data=mat(random.randint(10,size=(3,3))) data=mat([ [3,4,4], [4,9,7], [2,3,3] ]) #矩阵的乘： data_1=mat([[1],[2],[3]]

数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================