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mongo_cpp_driver_win64 下载
提供 64 位 Windows 10 版本。
NOIP2002普及组过河卒.cpp
NOIP2002普及组过河卒AC代码
分析啤酒与尿布的购物关联.cpp
尿布和啤酒的故事 这是一个经典的故事,每次听到总能有所收获。在美国的沃尔玛超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒竟然摆在一起出售,而这个看似奇怪的安排却让两者的销量都得到了显著提升。这不仅是个趣闻,还是沃尔玛超市真实的销售策略案例。 原来,很多美国女性会让她们的丈夫在下班后顺便为孩子买尿布,而这些丈夫通常也会顺便带回自己喜爱的啤酒,因此尿布和啤酒之间的购买频次意外地提升了。 购物篮分析 沃尔玛如何发现这一关联?答案是购物篮分析(market basket analysis, MBA)。这是一个重要的数据挖掘方法,被誉为“数据挖掘算法之王”,可以在商店中发现不同商品之间的关联,帮助商家增加销售额。
ActiveMQ-CPP 3.9.4 VS2010 编译版本
ActiveMQ-CPP 3.9.4 VS2010 编译版本 这个版本已经过全面测试,包含 Debug 和 Release 两种配置,并附带示例代码,可直接使用。 特性: 完美兼容 VS2010 Debug 和 Release 版本 包含示例代码 使用说明: 下载并解压文件 打开解决方案文件 (.sln) 选择所需的配置 (Debug 或 Release) 编译并运行示例代码 注意事项: 确保已安装 ActiveMQ-CPP 的依赖项。 示例代码仅供参考,请根据实际需求进行修改。
BIDS格式下fMRI数据集的CPP分析脚本
典型相关分析matlab实现代码的质量和样式单元测试覆盖如何引用贡献者SPM12预处理管道说明依赖关系确保安装以下工具箱并将其添加到matlab路径。详细说明请参见以下链接:依赖关系的第二版本20或者4。为了简便起见,已将subfun工具箱添加到子文件夹中。此功能套件通常包括从读取和解压缩数据开始的步骤。然后,它依次执行切片定时校正、空间预处理(重新对齐到MNI空间)、平滑主题级别的GLM以及组级别的GLM(即汇总统计方法)。每个任务必须独立运行。所有参数最好在getOptions.m文件中修改。此外,还可以为每个受试者的非规范化图像运行GLM,以准备进行MVPA分析,并为MVPA中每个条件获
用C++实现88行拓扑优化代码 - TopOpt_CPP
这个存储库展示了使用Eigen库的C++中88行拓扑优化代码的单核心实现。您可以在main.cpp文件中设置问题变量(如离散化、约束、作用力等),然后运行以启动优化问题。每次迭代结束时都会显示生成的结构。图1展示了60x30离散化的MBB问题的解决方案。
DBMS-in-CPP:使用C++开发的数据库管理系统
DBMS-in-CPP:这是一个用C++编写的数据库管理系统项目,展示了如何在C++中实现基本的数据库管理功能。
Visual C++中的ADO2.h和ADO2.cpp文件解析
在Visual C++编程环境中,ADO2.h和ADO2.cpp文件用于封装ActiveX Data Objects(ADO)的源代码。ADO提供了一种便捷的方式来与各种数据库进行交互,如SQL Server、Oracle和Access。ADO2.h是头文件,声明了诸如Connection、Command、Recordset等核心对象的接口。ADO2.cpp则包含了这些接口的具体实现,使得开发者能够直接在C++项目中使用这些对象来进行数据库操作。这些文件不仅简化了数据库访问的复杂性,还提高了开发效率,适合于需要在VC++项目中实现数据库功能的开发者。
用C++17实现的rrtstar算法学习机器人Cpp代码库
这个存储库包含我在C++中实现的经典机器人算法rrtstar。灵感来自于CppRobotics,但我发现使用OpenCV在Ubuntu 18.04中绘制2D图形有些繁琐。相比之下,这个项目使用gnuplot-iostream和Boost 1.4,能够更轻松地绘制出漂亮的图形,同时支持3D图的绘制。部署方面,建议使用Docker映像,确保环境一致性和便捷性。
matlab实现主成分分析的代码例子-blgrm_cpp用于脑网络连接数据的贝叶斯低秩图回归模型
主成分分析的matlab代码实现blgrm_cpp用于脑网络连接数据的贝叶斯低秩图回归模型李恩杰。原始模型和MATLAB实现是由密歇根生物统计系的Eunjee Lee设计和实现的。可在此处找到MATLAB实现的链接: 。 C++由密歇根大学精神病学系Sripada实验室的Andre Zapico实现。请将任何错误或问题直接发送给Andre Zapico:参数扩展贝叶斯低秩图回归模型的程序。我们提出了贝叶斯低秩图回归建模(BLGRM)框架,用于跨主题的矩阵响应数据的回归分析。这种发展是通过对跨学科、群体和时间的功能和结构连通性数据进行详细比较以及与特定行为测量的相关联系来推动的。 BLGRM可以