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- 算法 | 微机及接口技术 | 管理信息系统 | 信号与系统 | 网络通信/技术 | 数据库系统原理 | 数据库及其应用 | 计算机应用技术 严蔚敏《数据结构(c语言版)习题集》算法设计题第八章答案 作者名：不详 来源：网友提供 05年7月7日 第八章 动态存储管理
ibe具有认证功能算法
- 1 Boneh-Franlin的IBE算法主要由四个子算法组成：Setup，Extract，Encrypt和Decrypt，分别完成系统参数建立、密钥提取、加密和解密的功能。假定消息的明文空间为 ，密文空间 。 (1)、建立: 给定一个安全参数 k蝂+ Step 1: 执行G生成一个素数q， 两个q阶群G1， G2 ， 和一个可用的双线性映射 ê: G1碐1瓽2。 此外选取G1 任一生成元 P蜧1，再选取两个HASH函数 H3:{ 0， 1}n×{0， 1}n。 -?， H4:。 :{ 0，
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- DES算法 DSA算法 ElGamal算法 Kohonen的SOFM(自组织特征映射) LAM（线性联想记忆）算法 LZW 压缩算法 MD5算法 PGP的安全性(一) PKCS #7 RSA算法 SSL是怎样工作的？ Ternary Search Trees 产生组合的非递归算法 大整数的乘法 对LZW算法的改进及其在图象无损压缩中的应用 复数快速傅立叶变换算法 加密算法与密钥管理 经典加密算法在VB中的实现（1）- Rsa
Complete-collection-of-algorithm
- 算法大全 全书分30章及2附录（在MATLAB中实现）对常用数学算法进行汇总介绍。 主要包括：线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络、排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合、数据的统计描述和分析、方差分析、回归分析、微分方程建模、稳定状态模型、常微分方程解法、差分方程模型、马氏链模型、变分法模型、神经网络模型、偏微分方程的数值解、目标规划、模糊数值模型、现代优化算法、时间序列模型、存贮论、经济与金融的优化问题、生产与服务运作管理中的优化问题、灰色系统理论及其应用、多元分析、偏最小二乘回归以
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- 本书介绍了几种比较流行的现代综合评价方法的理论和应用。 主要内容包括： 层次分析法、模糊综合评判法、数据包络分析法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法及其在经济管理中的典型应用案例。 其中，关于人工神经网络评价法和灰色综合评价法的内容，是第一次比较系统地出现在此类著作之中。 最后一章，对几种综合评价方法的结合与集成做了讨论。本书避开了某些深奥的数学背景，简明、系统地分析了几种方法的应用理论基础，拟在基本理论与实际应用之间建立起“桥梁” 。 书中汇集了大量的典型应用案例，供广大读者借鉴和参考。
THEbestwayoftheroad
- 这是上海铁路局目前仍在使用的行包托运软件中的一部分内部算法。该题目采用1995年年底我国铁路运输网的真实数据进行编程和运行验证。 铁路运输网络中由铁路线和火车站的两个主要概念，譬如：1号铁路线表示京广线，2号铁路线表示京沪线等。 铁路线对象包括铁路线编号,铁路线名称，起始站编号,终点站编号,该铁路线长度，通行标志(00B客货运禁行,01B货运通行专线，10B客运通行专线，11B客货运通行)。 火车站对象包括所属铁路线编号，车站代码，车站名，车站简称，离该铁路线起点站路程及终点站路程。
matlab_application
- 全书共23章，分为7篇。基础篇介绍了MATLAB基础、数组和矩阵分析、字符串分析；科学运算篇介绍了MATLAB数据分析、积分和微分运算、概率和数理统计、符号计算；数据可视化篇介绍了二维和三维数据的可视化；编程篇介绍了MATLAB基本编程、程序调试和编程技巧；仿真篇介绍了Simulink基本知识、Simulink建模和S-函数；高级应用篇介绍了GUI编程开发、GUIDE工具建立GUI界面、文件夹管理和文件I/O操作、MATLAB编译器；工具箱与接口编程篇介绍了信号处理、小波分析、图像处理、神经网络
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- 网展企业网站系统功能： 1、具备传统企业网站基本、高级用户交互功能；(公司介绍、新闻、产品、案例、下载、营销网络、客户留言、人才、订单、会员、站内搜索、邮件订阅等)； 2、提供公司Google地图设置接口，可在后台进行公司方位标注，在前台同步显示您所设置的公司方位地图； 3、多项为系统优化而设置的功能接口：站内链接(站内链接的合理建造是搜索引擎优化的重要技术之一，它的优化能使网站整体获得搜索引擎的价值认可，这个优化措施主要是建立方便、直接、全面的浏览导航链接，使每一页有次序地首尾相接
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
- DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0 深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusberg
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV3.0
- CNN - 主程序 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 作者：陆振波 电子
YCKLPC
- 一种基于预测PI控制器的自相似网络主动队列管理算法()