鬼灭之刃计算机求职笔试面试全方位复习资料库_数据结构与算法精讲_操作系统原理深入解析_计算机网络核心知识_计算机组成原理重点突破_常见笔试题目详解_高频面试题答案解析_LeetCode经典.zip计算机求职笔试面试全方位复习资料库_数据结构与算法精讲_操作系统原理深入解析_计算机网络核心知识_计算机组成原理重点突破_常见笔试题目详解_高频面试题答案解析_LeetCode经典.zip
2025-09-17 11:41:58 76KB python
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matlab仿真级联H桥储能变流器,高压直挂式储能变流器,储能变器,相内SOC均衡,相间SOC均衡,零序电压注入法,单极倍频载波移相调制,2MW 10kV等级,14级联,可以根据要求修改级联数目 ,Matlab仿真级联储能变流器,Matlab仿真研究:高压直挂式储能变流器级联H桥与SOC均衡技术优化,采用单极倍频载波移相调制与零序电压注入法,2MW 10kV等级14级联可调级数技术,MATLAB仿真;级联H桥储能变流器;高压直挂式储能变流器;储能变换器;相内SOC均衡;相间SOC均衡;零序电压注入法;单极倍频载波移相调制;2MW 10kV等级;级联数目,MATLAB仿真级联H桥储能变流器(2MW 10kV)的零序电压均衡控制
2025-09-16 21:33:45 3.72MB 数据结构
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基于粒子群优化算法的BP神经网络PID控制策略的Matlab代码实现,基于粒子群优化算法的BP神经网络PID控制策略的Matlab实现,基于粒子群(pso)优化的bp神经网络PID控制 Matlab代码 ,基于粒子群(pso)优化; bp神经网络PID控制; Matlab代码,PSO-BP神经网络优化PID控制的Matlab实现 在自动化控制领域,PID(比例-积分-微分)控制器因其简单、鲁棒性强等特点被广泛应用于工业过程中进行控制。然而,传统的PID控制器在面对非线性、时变或复杂系统时,往往难以达到理想的控制效果。为了解决这一问题,研究人员开始探索将先进智能算法与PID控制相结合的策略,其中粒子群优化(PSO)算法优化的BP神经网络PID控制器就是一种有效的改进方法。 粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化技术,通过模拟鸟群觅食行为来实现问题的求解。在PSO算法中,每个粒子代表问题空间中的一个潜在解,粒子通过跟踪个体历史最佳经验和群体最佳经验来动态调整自己的飞行方向和速度。PSO算法因其算法简单、容易实现、收敛速度快等优点,在连续优化问题中得到了广泛应用。 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种多层前馈神经网络,通过反向传播算法调整网络权重和偏置,使其能够学习和存储大量输入-输出模式映射关系。在控制系统中,BP神经网络可以作为非线性控制器或系统模型,用于控制规律的在线学习和预测控制。 将PSO算法与BP神经网络结合起来,可以用于优化神经网络的初始权重和偏置,从而提高神经网络PID控制器的控制性能。在Matlab环境下,通过编写代码实现PSO-BP神经网络优化PID控制策略,可以有效解决传统PID控制器的局限性。具体步骤通常包括:设计BP神经网络结构;应用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值;将训练好的神经网络模型应用于PID控制器中,实现对控制对象的精确控制。 在本项目中,通过Matlab代码实现了基于PSO算法优化的BP神经网络PID控制策略。项目文件详细介绍了代码的编写和实现过程,并对相关算法和实现原理进行了深入的解析。例如,“基于粒子群优化优化的神经网络控制代码解析一背景介绍.doc”文件可能包含了算法的背景知识、理论基础以及PSO和BP神经网络的融合过程。此外,HTML文件和文本文件可能包含了算法的流程图、伪代码或具体实现的代码段,而图片文件则可能用于展示算法的运行结果或数据结构图示。 本项目的核心是通过粒子群优化算法优化BP神经网络,进而提升PID控制器的性能,使其能够更好地适应复杂系统的控制需求。项目成果不仅有助于理论研究,更在实际应用中具有广泛的应用前景,尤其是在工业自动化、智能控制等领域。
2025-09-16 08:32:22 628KB 数据结构
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【MATLAB一维PCHE微通道热器模型】 【能源工质系统相关研究本科毕设】 1. 可根据系统中设计得到的PCHE进出口节点温度参数来计算PCHE长度以及热量 2. PCHE运用湍流型长直半圆通道Gnielinki方程计算流动热的努塞尔数 3.MATLAB调用Refprop物性库求解流动的普朗特数 ,MATLAB; PCHE微通道换热器模型; 湍流型长直半圆通道Gnielinki方程; 努塞尔数计算; Refprop物性库。,MATLAB模型在能源工质系统中的应用:PCHE微通道换热器研究
2025-09-15 18:59:37 1.02MB 数据结构
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湖南工商大学作为一所培养应用型经济管理人才和工程技术人才的高等学府,其研究生入学考试的真题和答案具有较高的学术价值和实用价值。尤其在数据结构这一基础课程上,它不仅考验学生的逻辑思维能力,也对他们的编程和解决问题的能力提出了挑战。自2021年至2023年,湖南工商大学在研究生入学考试中对数据结构的考察,通过真题的形式,能够让我们了解到数据结构这门课程在考试中的重点和难点。 数据结构是计算机科学与技术专业的核心课程,它主要研究的是数据的逻辑结构、存储结构以及相关操作的算法设计。通过对数据结构的学习,学生能够掌握如何高效地组织和管理数据,进而提升程序的运行效率。数据结构的知识点包括但不限于线性结构、树形结构、图结构、查找和排序算法等,这些都是数据结构课程的精华所在。 对于湖南工商大学808数据结构考试而言,历年真题和答案的出现,为考生提供了宝贵的复习资料。真题不仅能够帮助考生熟悉考试题型和难度,还能帮助他们理清考试的重点和难点。而答案部分,则为考生提供了一个参考标准,使得考生能够在自我测试后对照答案,及时发现和纠正错误,提高解题能力。 数据结构的学习对于计算机专业的学生来说至关重要,因为这门课程是后续多门专业课程的基础,比如算法分析与设计、数据库原理、操作系统等。一个扎实的数据结构基础将有助于学生在未来的专业学习和工作中更好地分析问题和解决问题。同时,数据结构的学习也锻炼了学生的抽象思维能力,因为很多数据结构,如栈、队列、树、图等,都是对现实世界问题的抽象表示。 另外,对于研究生入学考试的考生来说,能够提前接触和研究历年的真题,将有利于他们更好地适应考试的题型和风格,从而在正式的考试中发挥出最佳水平。而拥有真题和答案,考生可以进行针对性的复习,识别自己的知识盲点,并通过不断的练习来强化这些知识。 对于教育工作者和研究人员而言,真题的研究同样具有重要意义。通过分析不同年份的考题变化,可以把握课程教学的趋势和侧重点,进而为课程改革提供数据支持,使教学内容更加贴合实际需求,提高教学质量。同时,真题分析也能为教育评价和考试设计提供参考,帮助学校和教师更好地理解学生的学习情况和难点,从而更有针对性地进行教学和辅导。 湖南工商大学808数据结构的真题和答案,对于考生、教师和研究人员都有着不可忽视的价值。通过真题的分析和答案的对照,考生可以提高自己的应试能力,教师可以优化教学方案,而研究人员可以以此为依据进行更加深入的教育研究。而所有这些都建立在对数据结构知识点深刻理解和熟练应用的基础上,再次凸显了数据结构这门课程的重要性。
2025-09-15 11:50:30 1.31MB 数据结构
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本书《数据结构与算法思维:自动驾驶汽车》由Kay Yong, Khoo EdD编写,旨在通过故事背景教授读者数据结构和算法技能。书中通过一系列情境如Jack和Jill的假期活动,帮助学生理解并应用逻辑思考来解决实际问题。内容涵盖模式识别、分解、抽象及算法构建等关键技能,同时通过具体例子解释了如何组织和存储数据以提高效率。此外,该书还介绍了如何设计方向指引机器人移动,并探讨了不同路径的选择和优化。适用于希望提升编程能力和解决问题技巧的初学者。
2025-09-09 14:56:12 25.2MB data structure algorithm education
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本文档汇集了《数据结构与算法分析》的重要知识点,并有大量代码示例。文档内容主要来自教科书、PPT、网络优秀文档,本文档中AI生成的内容和源自其他网络文档的内容皆已标出。本文档的的定位是《数据结构与算法分析》的总结笔记,因作者能力与精力有限,内容难免存在一些谬误,请以教科书为准。 由于版本管理问题,可能有部分章节和知识点存在缺失,还请见谅。若您发现问题或有修改建议可以私信作者。 现将本文档免费分享给大家,用于大家的期中期末复习与课程学习,欢迎大家相互分享,转发转载标注作者即可。 严禁将本文档用于任何非法目的,包括但不限于侵犯版权、侵犯知识产权或进行任何形式的欺诈活动。对于因使用本文档而可能产生的任何直接、间接、附带的损失或损害,作者不承担任何责任。
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HD-TVP-VAR-BK模型:高维多变量DY溢出指数的时变估计与频域分析,HD-TVP-VAR-BK模型:高维多变量DY溢出指数的时变估计与频域分析,HD-TVP-VAR-BK溢出指数,最新模型计算高维多变量DY溢出指数,并进行频域分解计算BK溢出指数 优势:通过Elastic Net方法进行降维处理,能够计算高维数据DY溢出指数,相较于传统TVP-VAR-BK模型只能计算最多20个变量,HD-TVP-VAR-BK可同时估计近百个变量,相较于Lasso BK,Elastic Net BK(弹性网络),HD-TVP-VAR-BK为时变估计,不用损失滚动窗口,且运行速度相对较快。 R语言代码,有注释和案例数据,能导出静态溢出矩阵,总溢出指数Total,溢出指数To,溢入指数From,净溢出指数Net 到 EXCEL,并实现画图。 ,核心关键词: 1. HD-TVP-VAR-BK溢出指数 2. 最新模型高维多变量DY溢出指数 3. 频域分解计算BK溢出指数 4. Elastic Net方法降维处理 5. 高维数据DY溢出指数计算 6. 传统TVP-VAR-BK模型 7. La
2025-09-06 17:17:24 1.56MB 数据结构
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孩子兄弟树,也被称为双链树,是一种特殊的数据结构,它在计算机科学中主要用于表示具有多个子节点的树形结构。这种数据结构扩展了传统的二叉树,每个节点不仅有一个左孩子和一个右孩子,还可以有任意数量的中间孩子。在孩子兄弟树中,每个节点都有一个指向其第一个孩子的指针,以及一个指向其下一个兄弟节点的指针。这种设计使得遍历和操作树结构变得更为灵活和高效。 在C语言中实现孩子兄弟树,我们需要定义一个结构体来表示树节点。这个结构体通常包含以下几个部分: 1. 数据域:用于存储节点的数据,可以是任何类型。 2. 指向第一个孩子的指针:用于链接到第一个子节点。 3. 指向下一个兄弟节点的指针:用于链接到同级的下一个节点。 以下是一个简单的C语言中孩子兄弟树节点结构体的定义: ```c typedef struct Node { int data; // 存储节点数据 struct Node* first_child; // 指向第一个孩子的指针 struct Node* next_sibling; // 指向下一个兄弟节点的指针 } Node; ``` 在创建和操作孩子兄弟树时,我们通常需要实现以下功能: - 创建新节点:这涉及动态内存分配以创建新的结构体实例,并初始化其指针为NULL。 - 插入节点:根据插入位置的不同,可能是在某个节点的前面、后面或者作为其子节点。 - 删除节点:需要考虑如何处理被删除节点的孩子和兄弟节点的连接。 - 遍历树:可以按照前序、中序、后序或其他自定义顺序遍历树的节点。 - 查找节点:通过递归或迭代方法查找树中的特定节点。 - 打印树:将树的结构以可读的形式输出,通常使用递归函数来实现。 在CSDN博客链接提供的文章中,作者可能详细讲解了如何用C语言实现这些操作。这些操作的实现通常涉及到指针操作和递归函数的设计。例如,插入节点可能需要先找到插入位置,然后调整相应节点的指针;删除节点则需要重新连接受影响的指针以保持树的完整性。 此外,孩子兄弟树在实际应用中可以用来解决多种问题,比如表示XML或HTML文档的结构、构建文件系统目录结构等。它的灵活性使得在处理具有复杂关系的数据时非常有用。 通过阅读"孩子兄弟树详解(C语言版)"的压缩包内容,我们可以深入理解这种数据结构的实现细节,学习如何在实际项目中有效地利用它。这将对提升我们的编程技能和理解复杂数据结构的能力大有裨益。
2025-09-04 05:39:49 176KB 数据结构
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里面有数据结构实验里的代码,包括Hash-十大优秀青年、Huffman-文件压缩、中国邮路、List-顺序表、魔方阵、稳定婚姻速配、栈-迷宫。全部是C/C++代码实行,便于学习数据结构课程中各种结构的理解。
2025-09-03 15:33:04 472KB 数据结构
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