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庆祝BCB2007,放分
holyfire
2007-05-16 09:17:58
没什么好说的,只有放分
希望bcb的翻身仗打的漂亮
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庆祝BCB2007,放分
没什么好说的,只有放分 希望bcb的翻身仗打的漂亮
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matailiu
2007-05-21
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接分
编译失败
2007-05-21
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同喜同喜
ch_builder
2007-05-21
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希望不要体积太多,运行太慢
crescent_star
2007-05-21
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jf
qsgs
2007-05-21
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jjjjf
我不懂电脑
2007-05-20
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BCB是第二个支持Vista的IDE(第一个是Delphi),连微软的.net 2007都在beta版中
crescent_star
2007-05-20
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jf
bigsail
2007-05-20
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狂顶·····················
malagy
2007-05-20
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好呀,一定要看看
jxqdxm
2007-05-20
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接分
zihan
2007-05-20
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支持
Rojo.Cai
2007-05-19
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jie fen
珍惜生命远离CPP
2007-05-19
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要分
jadeluo
2007-05-19
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接分
ba2003
2007-05-19
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ok
tengxiang05
2007-05-19
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接分~!!!!!!!!!1
MEFULEU
2007-05-18
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BCB2007
huzhangyou
2007-05-18
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晕 holyfire(谁最衰啊你最衰,谁最帅啊我最帅)怎么跑到这里来了
嘿嘿
很久没有看到过了 我博客还转了一篇关于你的 多线程的文章
k886
2007-05-18
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差不多是十年磨一剑了,不知道磨得怎么样了...
ljianq
2007-05-18
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希望不要再令人失望了。
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在C++ Builder 6中编译flex生成的c文件(更新1)
这是我的第一篇技术文章,
庆祝
一下今天,找了半天资料,终于在BCB6中编译通过flex生成的源文件,其实也很简单,只是在网上找资料的过程充满了曲折。在这里给大家说明一下,以免再犯这样的错误1. 下载安装flex for windows版本,至少是2.5.4a, 以下的版本编译有错,主要是命名空间冲突下载地址为http://umn.dl.sourceforge.net/sourceforge/gn
高维多阶段随机规划问题的正则化分解与马尔可夫不确定性研究(Python代码实现)
内容概要:本文聚焦于高维多阶段随机规划问题,深入研究了正则化分解方法与马尔可夫过程在刻画不确定性动态演化中的应用,并提供了完整的Python代码实现。通过引入正则化技术有效降低了高维随机优化问题的计算复杂度,结合马尔可夫链建模多阶段决策过程中的不确定性传播机制,提升了模型在复杂动态环境下的求解效率与鲁棒性。研究涵盖了问题建模、算法设计、数值求解及结果分析全过程,具有较强的理论深度与工程实践价值; 适合人群:具备一定运筹学、优化理论基础及Python编程能力,从事智能决策、人工智能、能源系统优化、金融工程等相关领域的科研人员、高校研究生以及工业界研发工程师; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、供应链管理、金融资产配置等存在多阶段不确定性的复杂决策场景;②掌握高维随机规划的建模思路与高效求解技术,深入理解正则化方法与马尔可夫过程在实际优化算法中的融合机制与实现路径; 阅读建议:建议结合提供的Python代码进行动手实践,重点关注算法实现细节、参数敏感性分析与收敛性验证,鼓励在不同应用场景中迁移和改进该方法,进一步探索其在分布鲁棒优化、动态规划等前沿方向的扩展潜力。
【图论聚类算法】一种图论方法用于非参数聚类分析(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统介绍了一种基于图论的非参数聚类分析方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建数据点间的图结构,利用图论中的连通性和路径特性进行聚类划分,无需预先设定聚类数目,具有较强的自适应能力。文章重点阐述了算法的核心思想、数学建模过程及关键步骤的编程实现,展示了其在复杂分布数据上的聚类效果,突出了在处理非球形、不规则簇结构时相较于传统聚类算法的优势,有助于读者深入理解图论在无监督学习中的应用机制。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力,从事数据分析、模式识别、机器学习或相关工程研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①学习图论在聚类分析中的具体应用原理与实现技巧;②掌握非参数聚类算法的设计思路与代码实现方法;③应用于科研项目中对复杂、未知结构数据的无监督分类任务;④作为算法原型进行二次开发或与其他模型融合创新; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试,通过调整参数(如邻接阈值、相似度度量方式)观察聚类结果变化,深入理解算法行为,并尝试将其应用于自身研究领域的实际数据集中,以提升理论与实践结合的能力。
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