主板样本主板详解1)ATX_12V电源风扇接口，用来连接机箱电源2)ATX电源风扇接口，在安装电源风扇时，这2个ATX接口都要接上3)CPU_FANCPU风扇接口(扩展口)，一般不用连接4)SYS_FAN系统风扇接口(扩展口)，一般不用连接5)PWR_FAN电源风扇接口(扩展口)，一般不用连接6)FDD软驱插口，用..
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2014-05-27 03:34:59
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本章介绍弗洛伊德算法。和以往一样，本文会先对弗洛伊德算法的理论论知识进行介绍，然后给出C语言的实现。后续再分别给出C++和Java版本的实现。目录 1.
弗洛伊德算法介绍 2. 弗洛伊德算法图解 3. 弗洛伊德算法的代码说明 4. 弗洛伊德算法的源码 转载请注明出处：http://www.cnbl....
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2014-05-26 11:47:15
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所谓学习问题，是指观察由n个样本组成的集合，并根据这些数据来预测未知数据的性质。学习任务（一个二分类问题）：区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图。假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎，专门为用户提供团购、优惠券的检索；同时存在一个通用的搜索引擎，比如百度，通用搜索引擎希望能...
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2014-05-25 23:18:41
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引自
http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/1113491.
支持向量机的目的是什么？对于用于分类的支持向量机来说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，...
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2014-05-24 09:25:03
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用Sublime Text 2自己打开自己的二进制文件：Sublime Text
2/Contents/MacOS/Sublime Text 2搜索所有3342 3032都替换成3242
3032保存后退出重新运行，输入任意注册码注册即可注册码样本：—–BEGIN LICENSE—–hiwanzUn...
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2014-05-24 07:50:29
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摘要: 对心电信号( ECG)
这种高维的时间序列进行聚类，最重要的方面之一即进行特征提取!本研究提出利用自回归和移动平均( ARMA)模型拟合?ZK
信号，以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类!但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率，所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类...
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2014-05-23 05:45:57
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本章介绍迪杰斯特拉算法。和以往一样，本文会先对迪杰斯特拉算法的理论论知识进行介绍，然后给出C语言的实现。后续再分别给出C++和Java版本的实现。目录 1.
迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处：http://ww....
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2014-05-22 05:47:36
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FTP for
.NET将FTP客户端功能添加到您的应用程序之中。.NET控件的FTP支持所有常用的FTP服务器以及代理服务器，包括可扩展的目录解析、同步以及异步操作、主动与被动模式。以VB.NET与C#编写的样本示例。
功能特征：100%可托管的代码遵循CLS（通用语言规范）稳定以及彻底通过测试的...
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2014-05-22 03:07:46
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作者：Mark
Liu
下载样本代码
简介
在 Android 中，创建一个能够播放视频剪辑的应用非常简单；创建一个采用
3D 图形平面的游戏应用也非常简单。但是，创建一个能够在 3D 图形对象上播放视频的应用却不容易。本文介绍了我为应对该挑战创建的应用。该应用可在 3D 平面上渲染视频，并支持用户以交互的方式在视频平面上播放。
该应用需要解决三大实施问...
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移动开发 时间：
2014-05-21 13:48:18
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k邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、没有数据输入假定；缺点：计算复杂度高、空间复杂度高（占内存）；使用数据范围：数值型和标称型。
k-邻近算法的工作原理是：存在一个训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道每个数据都对应的哪个分类。输入一个没有标签的新数据，将新数据的每个特征和样本集中的所有数据进行笔记哦啊，提取出样本集中特征最相似（邻近）的分类...
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编程语言 时间：
2014-05-20 16:54:05
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