欢迎来到Love Babbar的DSA Supreme Batch的终极中心！此存储库是Love Babbar的DSA Supreme Batch的所有相关内容的一站式目的地。从全面的DSA问题到详细的解决方案、家庭作业、演示材料和代码片段，我们已经涵盖了所有内容！
Welcome to the ultimate hub for Love Babbar s DSA Supreme Batch! This repository is your one-stop destination for everything related to the DSA Supreme Batch by Love Babbar. From comprehensive DSA questions to detailed solutions, homework assignments, presentation materials, and code snippets - we ve got it all covered! (2024-04-09, C++, 0KB, 下载0次)
计算机毕业设计之基于SSM的高校食堂食材选购管理系统(源代码+数据库+万字论文+ppt)角色:管理员、用户、商家、司机 当游客打开系统的网址后,首先看到的就是首页界面。在这里,游客能够看到高校食堂食材选购管理系统的导航条显示首页、食材信息、公告信息、个人中心、后台管理等。 ...
Computer graduation design: SSM based college canteen food material selection and purchase management system (source code+database+ten thousand words paper+ppt) Role: administrator, user, business, driver When visitors open the system s website, the first thing they see is the home page interface. Here, tourists can see the navigation bar of the college canteen s food material selection management system displaying the home page, food material information, announcement information, personal center, background management, etc (2024-01-16, Others, 0KB, 下载0次)
“LLM ChatHub”是一个简单的聊天机器人项目，旨在从非结构化文本数据中提取见解。通过用户友好的web界面，它利用提供的URL加载和处理数据。聊天机器人由OpenAI的语言模型提供支持，使用户能够根据处理的新闻文章提出问题和接收答案。
The "LLM-ChatHub" is a simple chatbot project designed for extracting insights from unstructured text data. With a user-friendly web interface, it leverages to load and process data from provided URLs. The chatbot, powered by OpenAI s language models, enables users to pose questions & and receive answers based on the processed news articles. (2023-12-19, Jupyter Notebook, 0KB, 下载0次)
E0 251数据结构和算法课程由班加罗尔印度科学研究所计算机科学和自动化系提供。该任务包括稀疏数据结构、大型无符号整数算法、多项式除法、使用bfs和floyd-warshall的中间中心性、持久数据结构、求解...
E0 251 Data Structures and Algorithms course is offered by Department of Computer Science and automation, Indian Institute of Science, Bangalore. The assignment includes work on sparse data structures, large unsigned integer arithmetic, polynomial division, betweenness centrality using bfs and floyd warshall, persistent data structures, solving ... (2020-05-07, C, 0KB, 下载0次)
基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据,并基于百度...
Web page application construction of military equipment knowledge map based on deep learning and Neo4j. This project is a prototype system of military weapon knowledge map web application software. The system consists of seven functional modules: data crawler, data management, data processing, knowledge Q&A, news hotspot, term query and map display. The system crawls data from the Internet, and based on Baidu (2023-06-24, Jupyter Notebook, 0KB, 下载0次)
西交大多相流程序。本程序由西安交通大学能源与动力工程学院 CFD-NHT-EHT 研究中心孙东亮博士开发。本程序的任何部分不得发表。本程序未经作者同意不得用于商业用途。您可以使用该程序或进一步发展该程序。发表任何在该程序基础上开展的工作请引用相关文献（文献在程序包内一并给出）
Most of the phase flow procedures in the West Cross. This procedure was developed by Dr. Sun Dongliang, cfd-nht-eht Research Center, School of energy and power engineering, Xi'an Jiaotong University. No part of this procedure may be published. This procedure shall not be used for commercial purposes without the consent of the author. You can use the program or further develop it. Publish any work carried out on the basis of the program, please refer to relevant literature (literature is given in the package) (2020-06-17, Fortran, 2400KB, 下载7次)
模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
Fuzzy c-means algorithm (FCMA) or FCM. Among many fuzzy clustering algorithms, the fuzzy C-means (FCM) algorithm is the most widely used and successful. It obtains the degree of membership of each sample point to all class centers by optimizing the objective function, thus determining the generic class of sample points to achieve The purpose of classifying sample data automatically. (2018-04-26, matlab, 6KB, 下载2次)
EasySolve：
求取线性方程组AX+B=0的一组解，若解唯一则直接返回该解，若解不唯一则从解集中随机返回一组 程序会根据方程信息自动计算返回的解的合适数量级和随机中心的偏移量，使得返回随机解的大小合适于调用它的程序。
OrnoBasis：
根据输入向量的维度，返回该维度下的一组标准正交基底，输入的列向量组中的有效向量(非零、线性无关)会被标准正交化并作为基向量、按旧有顺序排在增补列向量的前边。
RotaObj：
任意维度下(>=2)的点集的保形旋转(不变形的旋转，即n维固体上的点集旋转)。任意维度下(>=2)点集的保形旋转都是点集在平行二维面簇上的旋转，旋转方向改变时，整个平行二维面簇的方向都要改变。由于四维以上空间中无法使用基于视觉的右手螺旋定则，编者建立了旋转台的概念：旋转台是旋转中的一个旋转二位面，表示方法为一个旋转中心和两个线性无关的台面向量(台面向量分前后顺序，台面上从第一个向量到第二个向量的小于pi(3.14)的方向作为旋转的正方向)。该函数调用了OrnoBasis函数。
关于这三个函数的更多参数和返回值的信息，请查看代码文件内头部的说明。
原创，无重复。
EasySolve:
Calculating linear equations AX+ B = 0 is a solution, if the only solution is returned directly to the solution, if the solution is not unique the solution set of random returns a set the program will appropriate order information is automatically calculated according to the equation returned Solutions and random center offset, so that the size of the right to return of random solutions to the calling program.
OrnoBasis:
According to the dimension of the input vector, returns a set of standard orthogonal bases under the dimension column vectors enter a valid vector (nonzero, linearly independent) will be orthonormal basis vectors as, according to the old order row Added column vector in front.
RotaObj:
Under any dimension conformal (> = 2) point set rotation (no deformation of the rotation, that point on the set of n-dimensional solid rotation). Under any dimension conformal (> = 2) point set point set rotation are rotated in the two-dimensional plane parallel c (2015-12-14, matlab, 3KB, 下载3次)
使用Bresenham算法生成直线.Bresenham算法的基本原理就是将光栅设备的各行各列象素中心连接起来构造一组虚拟网格线。按直线从起点到终点的顺序计算直线与各垂直方向网格线的交点，然后确定该列象素中与此交点最近的象素。
Using the Bresenham algorithm to generate a straight line.The basic principle of Bresenham algorithm is to each row of each column of pixels raster devices connect the central construct a set of virtual grid lines. Straight-line calculation of the intersection with the vertical straight line the starting grid to the end of the sequence, and then determine which column of pixels with this intersection nearest pixel. (2014-12-08, Visual C++, 392KB, 下载4次)
多数文档并不完善,经参考：
1. 世界变换 World Transformation. 局部坐标 宇宙坐标. Local Space World Space.
局部坐标空间化： x --→ xW=x0
变换矩阵书写习惯：
物体的世界矩阵W为4 4矩阵, 前3行为三个标架的齐次坐标,末行为中心点的齐次坐标.
物体=标架=矩阵
移动物体标架即左×其矩阵： e为局部标架, e0为宇宙标架, 则 e=We0. 一般情况e0为单位阵,故e=W.
设x0为宇宙坐标, x为局部坐标. 则 xe=x0e0, xWe0= x0e0, x0=xW, W=e. 转换到世界坐标即右×矩阵.
设空间点x0相对于物体 e1, e2的坐标分别为x1,x2, 则 x1e1=x0e0=x2e2, 故 x2= x1e1∙ e2-1, 即从一个局部坐标变换到另一个局部坐标,先右×自己的矩阵,再右×对方的矩阵之逆矩阵.
Uncompleted help documents on 3d graphics. (2014-08-11, Visual C++, 959KB, 下载4次)
下列被集成在UDF 中的语句在求解过程中说明一个相的体积分数。它在求解过程的开始执行。这个函数建立一个中心在0.5, 0.5, 0.5，半径为 0.25的球形体。第二个相的体积分数1 被补充说明到球形体内的单元中，但是第二个相在其他单元中的体积分数为0
The following statement is integrated in the UDF in the description of a phase volume fraction in the solution process. It performed at the beginning of the solution process. This function sets up a central spherical body in 0.5, 0.5, 0.5, with a radius of 0.25. The second phase volume fraction of a supplementary explanation to the spherical body unit, but the second phase in the other unit in the volume fraction of 0 (2013-03-27, Visual C++, 1KB, 下载6次)
模式识别中的最大最小距离算法，这程序处理二维数据，我发现网上的程序都是设置一个很大的数组，但本程序是无论多少数据样本都可以处理的。结果存放在两个数组中，z数组存放中心数据，r数组的cente是样本所属的S
Maximum and minimum distance algorithm in pattern recognition, this program deal with two-dimensional data, I found the online program are set to a very large array, but this procedure is regardless of the number of data samples can be handled. Results are stored in two arrays, z-array storage data center r array cente sample belongs to S (2012-06-11, Visual C++, 756KB, 下载12次)
题意:已知一个圆的弦长l0及这条弦所在的弧长l1,求弦的中心点到弧的中心点的距离
思想:这是一个列方程然后利用二分法解方程的题目,令该疑弧所对的圆心角为anlg,
半径为r,根据题意有两个方程:l1=anlg*r l0=2*r*sin(anlg/2) 两个方程两个未知数,
通过化简有:2*l1*sin(anlg/2)-anlg*l0=0 因为角度的值是从0到2*pi,题目中讲到过
弧的长度不可能大于弦的两倍,所以角度不可能取到2*pi,但是有可能为0,把零特殊考虑,
再从0到2*pi间二分找解就不会出错了!但是要注意精度问题,取七位小数才能得出正确解.
Italian title: Known l0 chord of a circle and arc length of this string where l1, seeking the center of the arc chord distance of the center of thought: This is a solution out equations and then use the dichotomy of the title equation, so that The arc of the doubt on the central angle for the anlg, radius r, according to the meaning of problems with two equations: l1 = anlg* r l0 = 2* r* sin (anlg/2) two equations two unknowns, by simplification are: 2* l1* sin (anlg/2)-anlg* l0 = 0 because the value of the angle is from 0 to 2* pi, the title referred to had not greater than the arc length of the string twice, So can not get to the point of 2* pi, but there may be 0, to zero special consideration, and then from 0 to 2* pi to find solution between the two points will not be wrong! but to pay attention to accuracy problems, were taken to seven decimal the correct solution. (2010-08-17, Visual C++, 1KB, 下载3次)
报童问题的计算机建模仿真：一个报童从报刊发行中心订报后零售，每卖一份报纸可赚钱a元；若报纸卖不出去，则退回发行处，每退一份要赔钱b元。每天报童卖出的份数是随机的，但报童可以根据以往卖报情况统计得到每天卖k份报纸的概率密度p(k)。
Newsboy problem of computer modeling and simulation: a newsboy from a press release after the retail center of newspaper subscriptions, a newspaper can make money for every sale a yuan if newspapers can not sell, then return the issue of office, each one to lose money b per return. Newsboys sell shares every day is random, but newsboy selling newspapers before the situation can be a daily statistical probability of selling newspapers density k p (k). (2010-05-04, Others, 7KB, 下载8次)
对于阵地的生存概率计算, 可以使用文献1 中的解析公式作粗略估算, 具体方法为, 把整个阵地看作一
个点目标, 即以阵地的中心作为攻击点。求解出某型弹对阵地的破坏半径, 代入解析式即可。但在实际情况
下, 相对于来袭武器的破坏半径, 把阵地看作点目标必然引起很大的误差。所以, 本文拟用层次分析法对阵地
这个系统进行可能受到攻击的目标分类, 按各分项指标的重要性得出系统的生存概率
Probability of survival for the position calculation, you can use the literature in a rough estimate for analytical formula, the specific method, the whole position as a point target, that is, to position the center point of the attack. Solving for the position of a certain type of bomb damage radius, can be incorporated into the analytical. However, in practice, as opposed to the destruction of the radius of incoming weapons, and position as a point target is bound to lead to significant error. Therefore, this article intended to be position-level analysis of this system may be targeted by the classification of the sub-indicators in accordance with the importance of the survival probability derived system (2009-04-16, PDF, 291KB, 下载16次)
ch4_1_1：矩形连续函数的傅立叶变换（§4.1.1）
ch4_1_2：构建一个矩形函数（§4.1.2）
ch4_1_3：对f进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）
ch4_1_4：对f进行补零（区域大小为256×256），而后进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）
ch4_1_5：使变换结果的零频率分量位于中心，调用函数fftshift（§4.1.2）
ch4_1_1: rectangular continuous function of the Fourier transform (§ 4.1.1) ch4_1_2: to build a rectangular function (§ 4.1.2) ch4_1_3: of f for two-dimensional fast Fourier transform (§ 4.1.2) ch4_1_4: for f to zero (region size of 256 × 256), and then carry out two-dimensional fast Fourier transform (§ 4.1.2) ch4_1_5: Transform the results so that the zero-frequency component at the center, call the function fftshift (§ 4.1.2) (2009-03-15, matlab, 4KB, 下载10次)
1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量
2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件；
3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置
4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中；
5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的扩散系数采用调和平均法，而密度与流速则用线性插值；
6、 不稳态问题采用全隐格式，以保证在任何时间步长下均可获得具有物理意义的解；
7、 边界条件采用附加源项法处理；
8、 耦合的流速与压力采用SIMPLE算法来求解；
9、 迭代式的求解方法，对非线性问题，整个求解过程具有迭代性质；对于代数方程也采用迭代法求解；
10、 采用交替方向先迭代法求解代数方程并补以块修正技术以促进收敛。
err (2008-12-03, Others, 1KB, 下载32次)
1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量
2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件；
3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置
4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中；
5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的扩散系数采用调和平均法，而密度与流速则用线性插值；
6、 不稳态问题采用全隐格式，以保证在任何时间步长下均可获得具有物理意义的解；
7、 边界条件采用附加源项法处理；
8、 耦合的流速与压力采用SIMPLE算法来求解；
9、 迭代式的求解方法，对非线性问题，整个求解过程具有迭代性质；对于代数方程也采用迭代法求解；
10、 采用交替方向先迭代法求解代数方程并补以块修正技术以促进收敛。
err (2008-12-03, Others, 1KB, 下载20次)
1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量
2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件；
3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置
4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中；
5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的扩散系数采用调和平均法，而密度与流速则用线性插值；
6、 不稳态问题采用全隐格式，以保证在任何时间步长下均可获得具有物理意义的解；
7、 边界条件采用附加源项法处理；
8、 耦合的流速与压力采用SIMPLE算法来求解；
9、 迭代式的求解方法，对非线性问题，整个求解过程具有迭代性质；对于代数方程也采用迭代法求解；
10、 采用交替方向先迭代法求解代数方程并补以块修正技术以促进收敛。
err (2008-12-03, Others, 1KB, 下载27次)
1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量
2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件；
3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置
4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中；
5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的扩散系数采用调和平均法，而密度与流速则用线性插值；
6、 不稳态问题采用全隐格式，以保证在任何时间步长下均可获得具有物理意义的解；
7、 边界条件采用附加源项法处理；
8、 耦合的流速与压力采用SIMPLE算法来求解；
9、 迭代式的求解方法，对非线性问题，整个求解过程具有迭代性质；对于代数方程也采用迭代法求解；
10、 采用交替方向先迭代法求解代数方程并补以块修正技术以促进收敛。
err (2008-12-03, Others, 1KB, 下载43次)