摘要:
这是我的毕业设计,是一个网页游戏,游戏地址是:http://sandy.cnodejs.net/
文中附有论文下载地址和游戏源码。
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摘要:
这里会记下一些关于Node.js的链接,方便大家一起学习
入门篇
Node入门 http://www.nodebeginner.org/index-zh-cn.html
清爷写的Node介绍 http://www.slideshare.net/q3boy/serverside-javascript-developement-nodejs-quick-tour-6212200
深入浅出系列(进阶篇)
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摘要:
本应用用于生成可视化简历 根据简历模板的配置文件,生成相对应的表单,让用户填入个人信息, 保存到mongodb数据库中,并生成可视化简历。 应用技术:Node.js、raphael、js、mongoDB等等
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摘要:
一、算法描述
首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递推的方法。
样本
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摘要:
实现C4.5算法
一、算法描述
统计好样本集S,属性集A,分别求出属性集中每个属性的信息增益率,选中增益率最大的属性P,假设P总有n种情况的取值(连续变量要离散化),那么分别统计好第i种情况时样本集Si和除去P的属性集Pi,生成相对应的子树。主要重点有:信息增益率的计算、事后剪枝使用悲观错误率衡量、树的建造(分治思想)等。
把文件直接拖放到C4.5.exe上。
animals.csv的运行结果 阅读全文
摘要:
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摘要:
总体思路是:
设置wave文件的格式//这里要了解一下波形捕捉的基本知识,比如说采样率什么的。
捕获录音设备
创建捕获缓冲区
创建wave文件
创建缓冲区通知
开始录音
新开一条线程捕获波形
把捕获到的写入wave文件
停止录音,关闭缓冲区和新线程,把文件长度,数据长度写入文件
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摘要:
这个tiny+的代码生成,生成的是TM代码~
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摘要:
//回到家后就变懒了。。。现在才把语义分析放上来,请勿见怪。。。
这个是tiny+的语义分析,比较简单,就是建立一个符号表,然后检查类型~
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摘要:
Parser实验报告
接上一篇文章Scaner去改的~
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