关于LDPC编译码性能仿真与研究，毕业设计相关，采用BP算法，LU分解法的高斯消元，随机构造方法，关于码长、列重、迭代次数以及BP\BF算法之间性能比较曲线

INAV或BF调参SpeedyBee_1.3.9.apk

主要介绍了python通过BF算法实现关键词匹配的方法,实例分析了BF算法的原理与Python实现技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

操作系统_实验_课程设计_动态分区分配_四种内存分配方式_代码&报告 FF、NF、WF、BF

本文实例讲述了python通过BF算法实现关键词匹配的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 # filename BF import time “”” t=”this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple.” p=”apple” “”” t=”为什么叫向量空间模型呢？其实我们可以把每个词给看成一个维度，而词的频率看成其值（有向），即向量，这样每篇文章的词及其频率就构成了一个i维空

北京长益信息科技公司商友用户操作手册 V8.0 相当详细的使用说明书，有需要的朋友可以下载看看。

BF和KMP算法过程#include #include using namespace std; #define N 80 void main() { char S[N],T[N]; int i,j,count=0; cout<<"请输入长串S:"; gets(S); cout<<"请输入子串T:"; gets(T); i=0;j=0; while(count!=strlen(T)&&i<(strlen(S))) { if(S[i]==T[j]) {i++;j++,count++;} else {i++;j=0;count=0;} }

Comparing the differences between Faster RCNN and RPN+BF in pedestrain detection By zyq&cyq Introduction 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。随着深度学习的性能的优越性，将深度学习的方法应用到行人中以提高检测准确率。本工程分别采用Faster R-CNN和RPN+BF网络，对Caltech数据集进行训练和测试，并比较两者的结果。 This code has been tested on Ubuntu 16.04 with MATLAB 2014b and CUDA 7.5. Citing RPN+BF @article{zhang2016faster, title={Is Faster R-CNN Doing Well for Pedes

含本人实验报告，有具体流程图，实验课上写的，有更好的想法可以提出，大家一起学习，赚点积分不容易

装箱问题是NP问题。该文对装箱问题的BF算法进行了分析，用Visual C++实现该算法。