提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

C#文档：二叉树、父子关系树（BOM常见存储形式）递归遍历取数并用树形结构显示方法；包含dbHelpSql类。复制代码运行DBConfig窗体链接数据库，表结构见“表结构.SQL”文档。

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c源码编写的求两个字符串的最长公共子串，采用递归算法

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半监督分层递归图神经网络用于城市范围内的停车位可用性预测 这是SHARE体系结构的Pytorch实现，如论文《。 如果您在研究中利用SHARE模型，请引用以下内容： @article{zhang2019semi, title={Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network for City-Wide Parking Availability Prediction}, author={Zhang, Weijia and Liu, Hao and Liu, Yanchi and Zhou, Jingbo and Xiong, Hui}, booktitle={Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligen

 本文试图从以下几个方面来讲解递归  1、什么是递归？  2、递归算法通用解决思路  3、实战演练（从初级到高阶）  4、递归函数调用栈  5、递归算法时间复杂度分析与求解  力争让大家对递归的认知能上一个新台阶，特别会对递归的精华:时间复杂度作详细剖析，会给大家总结一套很通用的求解递归时间复杂度的套路，相信你看完肯定会有收获。  简单地说，就是如果在函数中存在着调用函数本身的情况，这种现象就叫递归。  以阶乘函数为例,如下, 在 f 函数中存在着 f(n - 1) 的调用，所以此函数是递归函数。  进一步剖析「递归」，先有「递」再有「归」，「递」的意思是将问题拆解成子问题来解决， 子问题再拆解成子子问题，...，直到被拆解的子问题无需再拆分成更细的子问题（即可以求解），「归」是说最小的子问题解决了，那么它的上一层子问题也就解决了，上一层的子问题解决了，上上层子问题自然也就解决了,....,直到最开始的问题解决,文字说可能有点抽象，那我们就以阶层 f(6) 为例来看下它的「递」和「归」。  求解问题 f(6), 由于 f(6) = n * f(5), 所以 f(6) 需要拆解成 f(5

判断一个数是否为素数

描述 通过回溯所有可能的解决方案来实现递归方法来解决数独问题。 返回第一个解决方案。 提供了3个示例网格。 运行如下： python3 main.py 001.grid 网格文件格式 每行是一行 零表示缺少数字 以下Computerphile视频启发了该解决方案：

主要介绍了C++递归删除一个目录的实现方法,涉及到目录的操作及递归算法的应用,需要的朋友可以参考下