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(完整版)数据库原理和应用教程第4版习题参考答案与解析.pdf
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2024-06-22 11:56:50
1.79MB
文档资料
database
大型企业级分布式订单项目【技术方案、代码规范、阿里云部署演示和性能压测】
一步一图,详细介绍项目中22个生产级技术方案设计和代码落地,并对代码落地后的方案,部署到阿里云端环境进行演示和性能压测
2024-06-22 08:21:02
453.09MB
分布式
Java
RocketMQ
分布式事务
1
完整pb调用摄像录像和照相
一个比较完整pb调用摄像录像和照相, 摄像头录像,照相 一个比较完整pb调用摄像录像和照相, 摄像头录像,照相
2024-06-22 00:04:23
372KB
1
邻域粗糙集和经典粗糙集基本理论和程序算例V2.0.1(2015.04.06)
文档内容是 关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例。一两年前上传过比较老旧的版本。 后期有网友在测试中发现了一个bug,在此修复了此bug,并做了更新说明。 前期有下载过我的程序的网友,如果有需要,可以直接来找我(qq379786867),我再传送给您最新版本。 附件内包括理论 说明文档,计算程序,演示数据和算例说明。 希望能对大家学习有帮助。 我们多交流,多学习。一切为了进步。
2024-06-21 20:40:44
993KB
邻域粗糙集
matlab
1
数学建模B题钢管订购和运输
"数学建模B题钢管订购和运输" 本文的主要内容是解决钢管订购和运输问题,涉及到数学建模、非线性规划、Floyd算法和灵敏度分析等知识点。 首先,问题描述了钢管订购和运输的背景,包括铁路运输费用函数的不可加性,不能直接应用现有的最短路算法来求解铁路和公路交通网中任意两点间最小费用路问题。 然后,文章提出了一种分步递推算法,巧妙解决了铁路运输费用函数的不可加性问题。并将钢管订购和运输问题分为两个过程:先将钢管从钢管厂运到管道与道路交叉口,然后从交叉口铺设到管道线上。 文章接着建立了两个单目标非线性规划模型,目标函数是总费用W,包含三个部分:钢管采购费用、铁路运输费用和公路运输费用。利用Lingo软件,求出问题一的最优解为1278632万元。 在问题二中,通过对模型1的灵敏度分析,确定了钢厂的销价的变化对购运计划和总费用的影响最大,确定S1钢厂的生产上限的变化对物运计划和总费用的影响最大。 问题三的模型建立原理和问题一相同,利用Lingo软件,求得最优解为1407149万元。 关键词:Floyd算法、单目标非线性规划、灵敏度分析等。 本文解决了钢管订购和运输问题,涉及到数学建模、非线性规划、Floyd算法和灵敏度分析等知识点。通过建立数学模型和编程,得到最优解,并进行灵敏度分析,确定了钢厂的销价和生产上限对购运计划和总费用的影响。 知识点: 1. 非线性规划:非线性规划是一种数学优化方法,目标函数是非线性的。非线性规划广泛应用于各个领域,包括管理科学、经济学、工程学等。 2. Floyd算法:Floyd算法是一种求解最短路径问题的算法,广泛应用于交通网络、计算机网络等领域。 3. 灵敏度分析:灵敏度分析是对模型参数变化对结果的影响进行分析,以确定模型的敏感度。 4. 数学建模:数学建模是将实际问题转化为数学问题,以便于分析和解决问题。数学建模广泛应用于各个领域,包括管理科学、经济学、工程学等。
2024-06-21 15:51:12
456KB
【图像加密】matlab混沌系统和DNA编码彩色图像加密解密抗噪声性能分析【含Matlab源码 2414期】.zip
【图像加密】matlab混沌系统和DNA编码彩色图像加密解密抗噪声性能分析【含Matlab源码 2414期】.zip
2024-06-21 09:47:31
31.26MB
1
DelphiXE + idHttp和HttpServer + 当客户端与服务器作数据传输的实例+(源码+测试可用)
服务器监听来自idHttp的数据,运行两个实例中的程序,可以相互发送文字信息或文件了,
2024-06-21 09:23:52
343KB
DelphiXE
源码
1
WiFi通信和线性CCD摄像头循迹
MSP432E401Y的摄像头循迹,和WiFi数据传输。
2024-06-20 19:19:27
15.3MB
网络
网络
1
基于Mysql+Vue+Django的协同过滤和内容推荐算法的智能音乐推荐系统-深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集
1.本项目以相关平台音乐数据为基础,以协同过滤和内容推荐算法为依据,实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境:包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块:数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板,即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括:用户登录和选择偏好歌曲、歌手;为你推荐(用户行为不同,推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单,协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手;单击时获取详细信息,提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐;个性化排行榜(将相似度由大到小排序);我的足迹。 4.项目博客: https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950
2024-06-20 19:08:27
229.93MB
mysql
vue.js
django
推荐算法
形式:以JSON格式解析和验证表单
形式:以JSON格式解析和验证表单
2024-06-20 17:18:28
14KB
haskell
form-validation
ajax-form
1
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