【IT十八掌徐培成】Java基础第03天-02.函数定义-调用-sum-fac-递归.zip
2021-08-07 17:01:44 155.05MB java
A tighter bound for the character sum of primitive sequences over residue rings modulo square-free odd integers
2021-07-13 18:58:12 535KB 研究论文
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NC6X 打上补丁后,单据模板公式中数据库函数支持支持聚合函数和运算符 getcolvalue("表","max(字段)","关键字字段",值变量); getcolnmv("表","sum(字段)","关键字字段",值变量); getcolnmv("表","字段1+字段2","关键字字段",值变量);
2021-06-22 16:20:12 6KB getcolvalue sum 聚合函数 NC
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蒙古国苏木界线,矢量数据,shape格式,shp. 需要蒙古国学术研究数据,可以留言联系我。 可以提供蒙古国各种统计分析数据、地理数据、界线数据……
2021-05-28 10:32:50 6.13MB mongol somu sumu sum
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轻量级 PDF 阅读工具 Sumatra PDF 中文版是由 Krzysztof Kowalczyk 所开发的轻量级 PDF 阅读器,属于开放软件,可以后面网址下载安装版和携带版,同时还提供源码下载。 轻量级 PDF 阅读工具 Sumatra PDF 3.2 + x64 + Portable 中文版轻量级 PDF 阅读工具 Sumatra PDF 3.2 + x64 + Portable 中文版 Sumatra PDF 由下列两个函数库组成:MuPDF – PDF 函数库,Poppler – PDF 函数库。 Sumatra PDF 的设计风格极简单。软件的安装档案体积小,只有大约1MB,比起 Adobe Reader 的安装档案小很多,启动快。最新版本(3.0)拥有 63 种语言界面,其携带版又分两个可执行档SumatraPDF-no-MuPDF.exe(1.7M)及 SumatraPDF.exe(4.24M)。在 PortableApps 网站上,也有提供可携带版的 Sumatra PDF,让使用者可以将它存在 USB 优盘、iPod、可移动硬盘、CD上,方便使用。 Sumatra PDF 有一个实用的功能,就是它可以记住每一个 PDF 档案上使用者最后浏览的页面,这使得浏览电子书非常方便。 Sumatra PDF 最新版本支持打开PDF, ePub, MOBI, XPS, DjVu, CHM, CBZ 和 CBR 格式。
2021-05-25 18:06:59 23.46MB 轻量级PDF阅读工具Sum
SUM(Samba用户管理器)是类似于MS Windows NT(tm)域用户管理器的工具,用于管理用户并通过LDAP后端在Samba域中共享。 写在perl-gtk2中。
2021-05-06 12:04:29 24KB 开源软件
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经济管理中的计算机应用例题
2021-05-05 15:01:41 192KB excel
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自己准备的JAVA8 完整源码(包含Sun包源码),120M大小的,jdk自带src.zip大小为20M,包括sum.misc.*包内的源码。这个用7z打包后13.3M大小。 源码源自:https://github.com/openjdk-mirror/jdk.git的jdk8u/jdk8u/master分支。如果自己懒得弄,可以直接使用我的哦! 本来是用来让idea 查看sun包下源码。 具体操作方式:在idea的project structure设置面板的SDKs下,配置jdk的SourcePath,把解压的目录追加进去就可以自动查看sun.misc包下的源码了。
2021-04-23 21:01:51 13.37MB sum.misc jdk idea jdk源码
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什么是循环展开? 循环展开,英文中称Loop unwinding或loop unrolling,是一种牺牲程序的尺寸来加快程序的执行速度的优化方法。可以由程序员完成,也可由编译器自动优化完成。循环展开最常用来降低循环开销,为具有多个功能单元的处理器提供指令级并行。也有利于指令流水线的调度。 循环展开能从两方面改进程序的性能: 减少了不直接有助于程序结果的操作的数量,例如循环索引计算和分支条件。 提供了一些方法,可以进一步变化代码,减少整个计算中关键路径上的操作数量。 循环展开对程序性能的影响 我们直接以实际代码向大家展示循环展开的作用,首先看未经过循环展开优化的代码: #includ
2021-04-01 16:26:43 86KB c++ sum 循环
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基于CUDA的GPU并行,给出了三种不同的前缀求和算法,第一种是基本的规约并行算法,第二种是采用共享内存优化的GPU并行算法,第三种是采用trust库的前缀求和函数。并且给出了三种方法对比之间的性能差异
2021-03-29 11:00:50 3KB CUDA Prefix Sum 前缀求和
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