- 博客(82)
- 资源 (2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 电脑问题解决办法系列 之 第一波（WiFi图标不见了、电脑开机黑屏、桌面图标自动刷新、电脑自带恶意软件删除系统、软件不能运行、更改图片属性（分辨率及位深））
再点击第三行的CurrentControlSet里面的第一行的Control。找到第三行的 HKEY-LOCAL-MACHINE点击打开。进去之后再右键空白新建一个DWORD(32位)然后右键右边的空白选择新建 点击项。再点击第六行的SUSTEM点击打开。点击打开将数值改为0。输入explorer.exe。输入services.msc。更改图片属性（分辨率及位深）任务栏右键 点击任务管理器。左上角点击文件运行新任务。电脑自带恶意软件删除系统。在服务中找到wl开头的。电脑自动刷新解决办法。
2023-06-30 11:31:21
452
原创 数学建模（生物数学篇）之 MATLAB在求解高阶微分方程时的应用实例（3/3）
Fun就是你要求解的微分方程组，微分方程组必须化成现代控制理论中的一阶微分方程组形式，之后定义.m函数亦或是匿名函数。ode45实际上是数值分析中数值求解微分方程组的一种方法，4阶五级Runge-Kutta算法。求解高阶微分方程时，可想办法将其变为几个一阶微分方程组成的微分方程组。的解并绘制相图，并尝试在同一个坐标系里将它们的相轨线绘制出来。从第一个式子可得出 ，再将其代入第二个式子中，解出。的数值解，并画出的图形和数值解的相图。， 试将其转化为一阶微分方程组。考虑Vanderpol方程。
2023-06-29 13:10:25
979
原创 数学建模（生物数学篇）之 MATLAB绘制解曲线的应用实例（2/3）
极限环是二阶非线性常微分方程中一种常见现象，对某些非线性微分方程来说，不论初始状态为何值，微分方程的相轨迹都将稳定在一条封闭的曲线上，该曲线称为微分方程的极限环。试取初值，绘制出微分方程。画出《生物数学原理》54、55页的三个图（按所给参数去验证）。画出《生物数学原理》50页图3.2.5中两种情况。，为机器上可以识别的小常数，如选取一个很小的正数。著名的Lorenz模型的状态方程表示如下。Lotka-Volterra捕食模型方程为。函数，观察绘制动画式轨迹的过程。
2023-06-29 13:00:16
1073
原创 数学建模（生物数学篇）之 MATLAB在常微分方程求解中的基本应用实例（1/3）
其中 i 表示循环变量，m，n 分别为循环初值和循环终值，k 表示步长，缺省时默 认值为 1.当初值大于终值时，步长为负数。每执行完循环体语句集的指令一遍， 循环变量增加一个步长，继续循环，直到超过终值为止。理解并掌握利用MATLAB绘制常微分方程的积分曲线簇和特解的图形。的通解和特解，并自行选择适当初值进行绘图。，并自行选择适当初值，绘制出积分曲线簇。，并自行选择适当初值，绘制出积分曲线簇。的特解并绘制特解的图形与积分曲线簇。求三阶非齐次线性方程组。的通解和满足初始条件。的通解和满足初始条件。
2023-06-29 11:54:34
1089
原创 c语言/c++（数据结构篇） 之 排序方法的实现分析（直接插入排序；冒泡排序；希尔排序；快速排序；简单选择排序）（7/7）
其中我们找到的位置就是L->data[j + 1]所在的位置 然后再将L->data[0]的值赋给它，就完成了排序。至于(L->data[i].key < L->data[i - 1]. Key这条语句L->data[i].key代表的就是我们正在排序的那个元素比如上面讲的那个第二次排序（i=2）时序列其实为16 24 49 35. L->data[i].key也就是49，而data[i - 1]. Key就是前面排号序列最大的一个或者是说，是49后面一个。printf("快速排序结果为：\n");
2023-06-29 11:16:33
308
原创 c语言/c++（数据结构篇） 之 二叉树的操作实例（5/7）
后序遍历的遍历顺序为左孩子–>右孩子–>根节点，将这个顺序倒过来：根节点–>右孩子–>左孩子。但是，我们先不着急打印，利用栈结构能够使一段序列逆序的性质，将第一个栈中的节点全部放到第2个栈中去，那么打印顺序就发生了逆序：左孩子–>右孩子–>根节点，正好是后序遍历的顺序。先序遍历的遍历顺序为根节点–>左孩子–>右孩子，所以往栈中放数时先放右孩子，在放左孩子（左右孩子都不为空的情况下）。cout
2023-06-29 10:59:49
655
原创 c语言/c++（数据结构篇） 之 括号匹配检验实例（栈和队列）（4/7）
1. 我们可以利利用栈的特点即后进先出的特点来实现括号匹配的检验，存储括号字符的数组通过malloc实现动态分配长度，每读入一个括号，若是左括号，则直接进栈，等待相匹配的同类右括号；若读入的是右括号，且与当前栈顶左括号同类型，则二者匹配，将栈顶的左括号弹出，否则属于不合法情况。如果输入序列已经读完，而栈中仍有等待匹配的左括号，或者读入一个右括号，而栈中已无等待匹配的同类型左括号，均属于不匹配的情况。内容：输入一组括号，构造栈，利用栈判断所输入的括号是否匹配，并能够输出匹配、多左括号、多右括号三种不同结果。
2023-06-29 10:25:19
1120
1
原创 c语言/c++（数据结构篇） 之 栈的数制转换实例（栈和队列）（3/7）
内容：利用栈进行数制转换，以m进制数向n进制数转换为例。printf("请输入转化前后的进制，以空格分隔\n");printf("请输入 %d 进制数字\n", m);对输入的任意个非负m进制数，打印出与其值相等的n进制数。printf("转化后的结果如下：\n");1、定义栈，包括初始分配，栈顶指针，栈底指针。（4）：数制转换函数：Conversion（）熟悉利用栈完成m进制数向n进制数的转换。（1）构造空栈：InitStack（）2、定义需要用到的函数。（2）进栈：Push（）（3）出栈：Pop（）
2023-06-29 10:21:21
858
原创 c语言/c++（数据结构篇） 之 线性表的基本操作实例（2/7）
最差情况是插入/删除第一个元素，O(n)线性表的顺序存储结构中，在存读数据时，不管哪个位置，时间复杂度都是O(1)；void CreateListR(LinkList *&L,ElemType a[],int n){ //尾插法插入元素。bool GetElem(LinkList *L,int i,ElemType &e){ //查找第i个节点的元素。bool ListDelete(LinkList *&L,int i,ElemType &e){ //删除数组元素。
2023-06-29 10:14:57
513
原创 c语言/c++（数据结构篇） 之 C语言要点回顾实例（1/7）
printf("学号:%d 姓名:%s 年龄:%d\n 语文成绩：%.2f 数学成绩：%.2f 英语成绩：%.2f 数学分析成绩：%.2f 成绩：%.2f \n", s1[i].id, s1[i].name, s1[i].age, s1[i].yu_wen,s1[i].shu_xue,s1[i].ying_yu,s1[i].shu_xue_fen_xi,s1[i].shu_ju_jie_gou);#include //实验一利用结构体类型定义变量。
2023-06-29 10:10:13
526
原创 C语言/C++ 之 继承与派生、多态性与虚函数（4/5）
一、实验目的：1.了解面向对象的程序设计的特点、思想，了解类的封装性和信息隐蔽。2.掌握类和对象的定义和作用，熟练应用类和对象。3.掌握类的成员函数的定义，熟练定义、应用类的成员函数。4.掌握对象成员的引用，熟练应用对象成员的引用。5.掌握构造函数、析构函数，要求熟练应用。二、实验内容程序代码： #include class base{ int n;public: base(int a) { cout
2023-06-28 15:36:17
159
原创 C语言/C++ 之 继承与派生、多态性与虚函数（5/5）
truck(int wh,int we,int pl,int pa):vehicle(wh,we)//定义派生类truck构造函数。car(int wh,int we,int pl):vehicle(wh,we)//定义派生类car的构造函数。cout
2023-06-28 15:35:58
434
原创 C语言/C++ 之 类的基本操作和运算符的重载的设计与实验（3/5）
student st[]={student("王华",78),student("李明",92),student("张伟",62),student("孙强",88)};cout
2023-06-28 15:28:12
320
2
原创 C语言/C++ 之 简单类的设计与实验（2/5）
成员函数一般是按类型传递，也即是传指针地址普通函数可以随便调用，并且无法继承和封装，成员函数根据类的不同，可以进行继承，根据公有私有的不同，调用方式也不同。cout
2023-06-28 15:22:30
166
原创 C语言/C++ 之 C++程序的运行环境和简单程序的运行（1/5）
函数模板用于为实现逻辑一样，即参数个数一样，参数类型不同的一类函数提供统一的模板，提高函数编写的效率。cout
2023-06-28 15:19:48
226
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 线性方程组的迭代法（超松弛迭代法）(8/10)
2.高斯-赛德尔迭代只使用最新的计算结果来进行迭代更新，而雅克比迭代和超松弛迭代需要在每个迭代步骤中使用前一次迭代的所有计算结果。因此，高斯-赛德尔迭代可以收敛得更快，尤其是在对角线元素主导的情况下。1.高斯-赛德尔迭代和雅克比迭代是局部更新系数矩阵，而超松弛迭代需要使用一个松弛因子对当前迭代的解进行加权平均。3.超松弛迭代在选择适当的松弛因子时可以比高斯-赛德尔迭代和雅克比迭代更加快速，但是具有更多的调整参数。1.都是迭代方法，使用迭代公式逐步逼近方程组的解。3、完成超松弛迭代算法的程序实现。
2023-06-28 14:52:59
2423
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 线性方程组的迭代法（雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）(7/10)
雅克比迭代和高斯-赛德尔迭代都是迭代法求解线性方程组的算法，它们的基本思想都是通过迭代来逼近方程组的精确解。具体来说，两种算法都是将系数矩阵分解为三个部分，并针对每个未知数分别解出一个迭代更新公式。1、编写雅可比迭代法与高斯-赛德尔迭代法通用子程序，求解下列线性方程组。2、判断雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代对任意初始向量的收敛性；3、完成雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代算法的程序实现。1、了解各迭代法的基本原理和特点；，并考察迭代过程的收敛性。
2023-06-28 14:45:20
5333
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 线性方程组的直接法（高斯列主元消去法与追赶法）(6/10)
2. 设三对角线性方程组的系数矩阵为A，则A可被分解为一个对角矩阵D和两个三角矩阵L和U的乘积，即A = LDU，其中D、L、U分别为对角线、下三角和上三角矩阵。3. 将方程Ax = b转化为LDUx = b的形式，令y = Ux，则可以得到两个方程Ly = b和Dy = c的形式，其中c = Dy。1. 将系数矩阵进行行列交换和倍加，使得矩阵的左上角元素为第一行第一列的元素，并且这个元素不为零。4. 重复2、3步，依次将矩阵的每一行的第一列元素变为1，并将其下方的元素都变为0。5. 得到方程组的解x。
2023-06-28 14:30:03
3495
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 方程求根的一般迭代法与牛顿法(5/10)
import sympy as sympy#它可以进行符号计算、解方程、求导、积分、矩阵计算等操作。print(f'x^*= {x0}\n迭代次数 = {times}')2、能够编写一般迭代法与Newton法通用子程序求解方程根的近似解。x = sympy.symbols("x")#定义变量。1、编写非线性方程求根的一般迭代法通用子程序，并求。2、编写非线性方程求根牛顿法的通用子程序。print("误差=",error)print("方程解=", x1)print('错误')print("次数=", k)
2023-06-28 13:36:03
744
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 改进的欧拉方法与四阶L-K方法(4/10)
求得一个初步的近似值，称为预报值，然后用它替代梯形法右端的yi+1再直接计算fi+1，得到校正值yi+1，这样建立的预报-校正系统称为改进的欧拉格式：预报值 y~i+1=yi + h*f(xi,yi)它有下列平均化形式：yp=yi+h*f(xi,yi)且 yc=yi+h*f(xi+1,yp)且 yi+1=(yp+yc)/2。它的局部截断误差为O(h^3)，可见，改进欧拉格式较欧拉格式提高了精度，其截断误差比欧拉格式提高了一阶。求解初值问题，并计算y(0.4)的近似值，要求小数点后保留4位有效数字。
2023-06-27 19:35:35
1818
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 变步长求积公式与龙贝格算法(3/10)
经过加工三次，就能得到精度较高得龙贝格值，且收敛速度加快很多，这种加速法称龙贝格算法。1、利用quad函数作变步长方法计算定积分。2、编写龙贝格方法计算定积分的程序并计算。的近似值，计算精度为。的近似值，计算精度为。利用变不长的梯形公式。
2023-06-27 18:56:39
1944
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 三次样条插值与多项式拟合(2/10)
2.polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。1.spline函数只能实现非节点边界和约束导数的第二边界条件，可以实现一维或者高维的曲线插值。3、利用polyfit函数作三次，四次多项式拟合，并描绘拟合曲线。2、根据下列数据三转角方程法构造三次样条函数S(x),，并写出表达式。1、利用spline函数绘制【0，10】内步长为1的插值节点处的。2、会在Matlab平台上进行最小二乘拟合。1、会在Matlab平台上进行样条插值；
2023-06-27 16:21:26
2232
原创 数学建模算法（基于matlab和python）之 Lagrange插值、Newton插值(1/10)
由以上实验已经求得近似值Y=3.080849054732755，设再取x4，x6为节点，用线性插值可以求得另外一个插值Y1，再由书第21页公式（15）可以得到误差值。2、了解拉格朗日插值多项式的构造、计算及其基函数的特点，牛顿插值多项式的构造与应用，差商、差分的计算及基本性质。1、了解多项式插值公式的存在唯一性条件及其余项表达式的推导。可以得到新的近似值：Y2=Y+Z=3.073658054234368。构造Lagrange、Newton插值多项式，画出函数图像，并计算。前部分填写坐标，后部分。
2023-06-27 15:29:56
2337
2
原创 最优化方法（基于lingo）之 目标规划问题求解(6/6)
此时所得收益为1*2+6*5=32万元/吨，到达了目标值，所造成的公害损失为1*4+6*1=10万元/吨，未超过目标值。该工厂决策认为，这两个目标中环境污染应优先考虑，设备投资的目标值为20万元，公害损失的目标为12万元。满足各种型号电脑的销售目标，A，B，C型号分别为100，120，100(台)，再根据3种电脑的纯利润分配不同的权因子.优先满足老客户的需求，A，B，C这3种型号的电脑50，50，80(台)，同时根据3种电脑的纯利润分配不同的权因子.- 最大化目标函数，即将目标函数的系数取相反数。
2023-06-27 14:21:47
4436
原创 最优化方法（基于lingo）之 求解非线性规划问题(5/6)
问题描述：飞机在飞行过程中，能够收到地面上各个监控台发来的关于飞机当前位置的 信息，根据这些信息可以比较精确地确定飞机的位置。启动 LINGO 的全局最优求解程序求解（即点击solver->options->Global Solver->点击Use Global Solver），得到全局最优解 x=978.3071，y= 723.9841，对应的目标函数的值为 0.668035。（从图中可以看出，按照航空飞行管理的惯例，该角度是从北开始，沿顺时针方向的角度，取值在。
2023-06-27 14:17:44
4648
原创 最优化方法（基于lingo）之 运输问题模型求解(4/6)
从产地A2运往销地B1,运送量为24个单位，此时满足销地B1的需求量，产地A2剩余产量为11；从产地A2运往销地B5,运送量为10个单位，此时满足销地B5的需求量，产地A2剩余产量为1；Bm其销售量(或称为需求量、接收量)分别为b1，b2,...,bm,从Ai到Bj运输单位物资的运价为Cij ,若在产销平衡条件下：要求总运费最小的调运方案，建立数学模型:设从Ai到Bj的发运量为x；7、9、7个单位，需运往A、B、C、D四个门市部，各门市部需要量分别为3、5、7、8个单位。值为38,24,10,32,22；
2023-06-27 14:09:43
4969
原创 最优化方法（基于lingo）之 整数规划问题求解(3/6)
当前非基变量s1的值增加一个单位时，目标函数减少5，即最优目标函数值为33-5=28；非基变量s3的值增加一个单位时，目标函数减少10，即最优目标函数值为33-10=23；非基变量s4的值增加一个单位时，目标函数减少6，即最优目标函数值为33-6=27；当前非基变量s6的值增加一个单位时，目标函数减少5，即最优目标函数值为33-5=28;当前非基变量s7的值增加一个单位时，目标函数减少7，即最优目标函数值为33-7=26。的值增加一个单位时，目标函数减少-5，即最优目标函数值为8+5=13；
2023-06-27 14:04:06
5320
1
原创 最优化方法（基于lingo）之 求解线性规划问题(1/6)
某厂计划在下一个生产周期内生产甲、乙两种产品，需要消耗A1、A2、A3三种资源（例如钢材、煤炭和设备台时），已知每件产品对这三种资源的消耗，这三种资源的现有数量和每件产品可获得的利润如表所示。即用34根圆钢切割成68根2.5m的毛坯和1.3m的毛坯，再用33根圆钢切割成33根2.5m的毛坯和132根1.3m的毛坯使总下料最少为67根8m的圆钢。假定现有一批某种型号的圆钢长8m，线性规划模型的一般形式？一般线性规划的建模过程？
2023-06-27 13:47:10
2544
原创 最优化方法（基于lingo）之 灵敏度分析实例(2/6)
第一个约束的右端值增加1个单位目标将增加1个单位，对于约束二，右端值增加1个单位目标值将增加1.666667个单位，对于约束四，右端值增加1个单位目标值将增加0.666667个单位，对于约束3对偶价格为0。第一个约束的右端值增加1个单位目标将增加1个单位，对于约束二，右端值增加1个单位目标值将增加0.5个单位，对于约束五，右端值增加1个单位目标值将增加0.5个单位，对于约束三和约束四对偶价格为0。x1增加一个单位最优目标值增加3，x2增加一个单位最优目标值增加3，x4增加一个单位时，最优目标值增加2。
2023-06-24 09:17:48
5354
原创 《数值分析》课程设计题目以及要求（9/10）
传统邦戎曲线的计算以型值表为基础，利用梯形积分法，把船体某一横截面上各水线之间的面积近似成梯形，然后把这些小梯形的面积求和得到，但梯形法只有一阶代数精度，对稳性计算要求较高的液货船来说，似乎不够精确。利用表1中的数据，采用三次样条插值法构造精度更高的计算船舶邦戎曲线的数值方法，并绘制船舶的邦戎曲线。的变化收敛效果的影响；，，，分别用、和的超松弛迭代法求解线性方程组，要求有4位有效数字，然后比较与精确解的误差，探讨使超松弛迭代法收敛较快的取值，对结果进行分析。与（1）的结果进行比较分析，谈谈你的体会。
2023-06-22 22:19:52
2601
4
原创 python（黑马程序员教材）所有实验报告程序（附带课堂程序）
外皮的意思 ()---删除两边的空格。# useStr = useStr.replace(" ", "") # replace()---替换所有空格。= -1:#找不到该值，则 find () 方法返回 -1。# # # list.append(line.strip('\n').split(','))#strip去除，split分开。# print('您选择的是除法：{0}/{1}={2}'.format(float(a),float(b),sum4))
2023-06-22 22:13:30
451
原创 C语言/C++ 之 打飞机游戏
if (wo_weizhi_i ==diji_weizhi_i&&wo_weizhi_j==dij_weizhi_j||diji_weizhi_i==gao_du-1) //击中。if(zidan_weizhi_i==diji_weizhi_i&&zidan_weihzi_j==dij_weizhi_j)//击中。cout
2023-06-22 22:01:13
10845
9
原创 基于spss的多元统计分析 之 实例3（血压、胆固醇于心脏病关系的研究）（8/8）
2.Logistic回归原理（以二元Logistic为例）：研究的因变量y分为“是与否”两种可能，是一个二分类变量且仅取0和1两个值，p=P(y=1|x1，…，xk)是研究对象，它受k个因素x1，…，xk影响，则称为二元Logistic线性回归模型，简称Logistic回归模型，这k个因素x1，…反之则说明是负向影响。在研究相关因素对样本将来是否愿意购买理财产品的影响情况时，性别，专业等均为影响因素，而且明显的，性别和专业属于定类数据，因此需要进行虚拟哑变量设置，可使用【数据处理->生成变量】完成。
2023-06-22 14:31:41
2061
原创 基于spss的多元统计分析 之 实例2（主成分分析）（7/8）
显示提取的主成分，SPSS默认提取特征值大于1的主成分，本题提取了4个主成分其特征根分别为3.886，1.883，1.413，1.2942。实际问题中，多个变量具有一定相关关系，用较少的新变量代替原来较多的旧变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来的变量，所反应的信息。提取列的数据表示为公共因子解释其余变量的方差的比例，即各变量含有原始变量的信息能被提取的公因子代表程度，可以看出说明提取的公因子对该变量的代表性是较强的。利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为几个综合指标的方法。
2023-06-22 14:27:08
8349
1
原创 基于spss的多元统计分析 之 实例１（挤压塑料胶卷的最优工艺研究）（6/8）
添加剂浓度对x1的显著性小于0.05，对x2,x3的显著性大于0.05，说明添加剂浓度对塑料胶卷耐力有显著影响，对光泽与不透明度无显著影响。拉力对x1，x2的显著性小于0.05，对x3的显著性大于0.05，说明拉力对塑料胶卷耐力，光泽有显著影响，对不透明度无显著影响。即添加剂浓度和拉力对塑料胶卷耐力都有显著影响，拉力对光泽有显著影响，剂浓度和拉力对不透明度无显著影响。1.3 将X1，X2，X3放入因变量里面，将添加剂，拉力放入固定因子里，点击“选项”à“齐性检验”à“继续”à“确定”
2023-06-22 14:05:11
887
原创 基于spss的多元统计分析 之 主成分分析（5/8）
回归变量的选择有着重的实际意义，为了使模型本身易于做结构分析、控制和预报，好从原始变量所构成的子集合中选择最佳变量，构成最佳变量集合。每个主成分矩阵的值都要除以该成分特征值的开根值得到主成分公式的系数。每个主成分矩阵的值都要除以该成分特征值的开根值得到主成分公式的系数。最后的综合得分为每个主成分与其对总体的贡献度百分比的乘积之和即（其系数来源于两个主成分对总体的贡献度）F=a1*F1+a2*F2+…即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(m
2023-06-22 10:54:23
1733
原创 基于spss的多元统计分析 之 因子分析（4/8）
因子分析就是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，以较少几个因子来反映原始变量的大部分信息的统计学分析方法。它的基本思想是将原始变量分类，将相关性较高的变量分在同一类，而不同类的变量之间相关性较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。
2023-06-22 10:54:20
884
原创 基于spss的多元统计分析 之 聚类分析+判别分析（3/8）
偏度绝对值越大表示数据分布偏斜程度越大，所以偏度越接近于0其正态性越好，在用峰度和偏度对数据进行正态性检验时，除了要观察偏度是否在0附近，峰度是否在3附近之外，还需要满足以下要求：可以分别计算偏度和峰度的Z评分（Z-score），偏度Z-score = 偏度值/偏度标准差，以c语言的数据为例，其偏度Z-score=0.5/0.414=1.207，峰度Z-score = 峰度值/峰度值的标准差，同样以c语言的数据为例，峰度Z-score=-0.47/0.809=-0.58。方法二:Q-Q图和P-P图。
2023-06-21 13:53:11
2466
原创 基于spss的多元统计分析 之 聚类分析+判别分析（2/8）
打开spss软件，输入相关数据 à 在“变量视图”更改名称 à 点击“分析”à 点击“判别式” à 将分组变量拖入框中并且点击选择范围1到3 à 拖其余名称至自变量à 点击“统计”并勾选“费歇尔” à在“分类”中点击“合并组”和“个案结果” à勾选“谱系图”à 点击“继续”和“确定”其余拖入变量框à点击“图” à勾选“谱系图”à 点击“继续”和“确定”对于冰柱图，自下而上的观察进行分类，美国和墨西哥之间的冰柱对应的分类数是三，所以分类为{前苏联}，{美国，加拿大，巴西}其余为一类。
2023-06-21 13:41:50
4353
1
多元统计经典学习例题多元统计经典学习例题
2023-06-29
C++课堂完整程序大汇总C++课堂程序大汇总C++课堂程序大汇总C++课堂程序大汇总
2023-06-22
打飞机游戏c语言源码打飞机游戏c语言源码
2023-06-22
C++课程设计总结C++课程设计总结
2023-06-22
c++火车票订票管理系统火车票订票管理系统（课程设计85分）
2023-06-22
java对象与类实例java对象与类实例java对象与类实例java对象与类实例java对象与类实例java对象与类实例java
2023-06-22
java抽象类与接口实例java抽象类与接口实例
2023-06-22
java多级模态窗口java多级模态窗口
2023-06-22
java简单职员管理系统
2023-06-22
java聊天室.java聊天室.java聊天室.java聊天室.java聊天室
2023-06-22
java游戏，坦克大战java游戏，坦克大战
2023-06-22
Java学籍管理系统Java学籍管理系统
2023-06-22
Java学籍管理系统Java学籍管理系统
2023-06-22
java期末考试截图java期末考试截图
2023-06-22
信息与计算科学专业Java所有课上作业
2023-06-22
计算机专业，Java所有课上代码汇总
2023-06-22
大学物理实验所有实验报告（图片）
2023-06-22
某中学的排课管理系统课程设计
2023-06-22
基于spss软件的多元统计分析课程
2023-06-21
SQL语言进行简单查询
2023-01-01
熟悉Microsoft SQL Server的环境
2023-01-01
使用SQL语言进行建表和修改表结构
2023-01-01
linux大题，解答题题目和答案
2022-12-31
matlab的mingw工具箱
2022-11-17
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人