设计程序模拟先来先服务FCFS、最短寻道时间优先SSTF、扫描算法（SCAN）和循环扫描算法（CSCAN）的工作过程。

MATLAB典型代码SoftManipulatorDynamics 这是在Matlab中运行软操纵器动力学的代码。 主要的动力学代码是用C编写的，并且可以编译为Matlab的.mex文件。 该库取决于gsl，并且必须独立安装。 在linux上，让mex编译工作很简单。 大多数发行版都应具有可用的C / C ++编译器，唯一的问题是确保它与您的Matlab版本兼容。 gsl应该在软件包管理器中可用，或者从源头进行简单安装。 但是，当我用gcc编译时，出现链接器错误，但在g ++上可以正常工作。 这可能是由于头文件如何定义结构？ 然后，编译为： % the dynamics are unified into one function for now mex GCC=/usr/bin/g++ -output manip_dynamics matlab_interface.c dynamics.C -lgsl -lgslcblas -lm 对于Windows，这涉及更多并且更容易弄乱。 我只知道我的工作方式，并且花了相当长的时间才能使它工作。 首先，我们需要使MinGW-w64正常运行，因为它

项目介绍 购物商城APP项目是一个基于Android平台的餐饮的O2O购物平台,app有5个基本页面(底部有常驻按钮)和三个功能页面 基本页面有: 主页 分类页 社区页 购物车 用户页 功能页面有: 商品详情页 登录页 注册页 注意:本项目所有测试基于Android Studio内置模拟器中Pixel 4a手机在API 32下的情况,无法保证在使用其他模拟器或其他机型下的正常运行,为减少出现不可预期的bug,请在该机型下运行项目.如果使用其他机型,请尽可能在5.8寸的1080*2340px屏幕环境下运行 - 项目介绍 运行中有什么问题可以私聊博主，本人高级安卓工程师，主页置顶有常见爆红解决的方法 ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【优化布局】 3.内容：基于遗传算法实现红绿灯优化管理附matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

简单做一下银川第九届数学建模比赛A题，差不多是一个tsp问题 第一题利用蚁群算法搜索最优路径 第二题利用PSO做特征选择，用第一问的蚁群算法计算时间花费作为适应值 第三题利用DE做特征选择，用景点数目做适应值，在特征选择上需要用到第一问的蚁群算法计算钱的花费，看是否需要踢掉一些景点

主要介绍了SpringBoot集成MyBatis的分页插件PageHelper的相关操作，需要的朋友可以参考下

svm支持向量机python代码 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf 支持向量机SVM通俗理解（python代码实现）.pdf

基于Python + Django 的密码自助平台项目（完整代码）基于Python + Django 的密码自助平台项目（完整代码）基于Python + Django 的密码自助平台项目（完整代码）基于Python + Django 的密码自助平台项目（完整代码）基于Python + Django 的密码自助平台项目（完整代码）

STM32正交编码器程序，带正反检测，通过串口接收程序。

使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。（以Yelp审查为输入）资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征（而不是仅文本）利用“有用”信息（由yelp提供的属性）进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi