网站首页

A*算法WinForm实现

于 2020-12-02 发布

 0  184

下载积分: 1 下载次数: 1

我要下载

代码说明：

A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。该资源是用WinForm实现的，可以更直接明了的查看到寻路路径

下载说明：请别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！

发表评论

0 个回复

matlab 信号特征提取
对信号进行特征提取，包括有效值，峭度，峰峰值等！

2020-12-06下载

积分：1
鸡啄米VS2010-MFC编程入门教程
鸡啄米的这套VS2010/MFC编程入门教程到此就全部完成了，虽然有些内容还未涉及到，但帮助大家进行VS2010/MFC的入门学习业已足够。以此教程的知识为基础，学习VS2010/MFC较为深入的内容已非难事。作为本教程的最后一课，鸡啄米将对前面所讲内容进行目录归纳，并对这八个月加班加点的努力进行总结。vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米每布课的写作耗时差不多都在两三个小时以上,有时侯甚全写到凌晨一点多。付出了很多,同样也收获了很多,最大的收获莫过于大家的肯定和支,很多朋友都韶言或者发郎件支持鸡啄米,这说明我的辛勤劳动没有白费,帮助了很多人,感谢那些一直以来支关注鸡啄米的朋友,也特别感谢那些在鸡啄米经常留言支持的读者除了大家的支持,鸡啄米自己也通过本教程的完成更深入的理解了的很多内容,提高了对的认认水平,尤其是更加巩了一些较少使用的知认。在帮人的同时也帮了自己很多朋友在鸡啄米留言或者给鸡啄米发电子邮件讨论问题,由时间确实比较少,晚上夏新文章,白天上班,所以只叵复了一部分,望大家见谅。学会了编程,很多人就开始喜欢硏究了,但是提醒大家不要忘了根本,即谙言。从《鸡啄米编程入门系列》和《编程入门教程》这套学习教程的受欢迎程度,鸡啄米感觉大家有些忽规的学习,更喜欢应用性强的在你能熟练使用后,最好再认真学学,提高水平才能真正亡你的编程功力上一个台阶。以后鸡啄米会铼续分亨各种编程知识,还会编写一些教程,希曌人家能一如既往约关注鸡啄米网站,支持鸡啄米!格力高百力漆清风原木纯品系列了!这一耙已有微虾味)*1盒3层谜你纸手帕“10包已D体被害送出兔费领』兔费领推您可能也喜欢:日分2编程入门编稈入编稈入编程入编程入之三应用门之三十九(文档、门之十三(常门之刀十六常门之一五(对话框程序工程中文件的组视图和框架:概述)用类类月类异常处一股属性页对话框的成结构)创建及显示)除非特别注明,鸡啄兴文章均为原创转载请标明本文地止作着鸡啄米分类软件开发浏览评论上一篇:互联网的轻时代已成为趋势下一篇:最全面详细的评测相关文章编程入门之五十四界Ⅲ开发:使用更多空件并为控科添加消息欠理凶数)编程入门之五|三(界面开发:为添加控件)编程入门之开十二(界Ⅲ开发:创建样式的应用程序框架)编程入门之五十一(图形图像:对象之画刷编程入门之五十(图形图像:对象之画笔编程入门之四|元(图形图像:类及其屏暮绘图函数)编程入门之四十八(字体朴文本输出:文输出)编程入门之四十七(字体和文本输出:字体类)编程入门之四十六(常用类:异常处理)http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米编程入门之四十五(常用类文件操作类)楼我的名字叫麒我一直自学编程,觉得它比别的都好回复该留言楼愚人笔记希望还有下一个系列面世66鸡啄米于回复嗯,会有的,呵呵回复该留言楼蛉啊了非常感谢!继续加油!回复该留言偻楼主好热心好感动啊写了这么多而且写的非常详细!!再次谢谢你们。。虽然今天查百度无意间点到这里的,不过攸货确实好多,记住鸡啄米了哈!!!。。祝你们网站越来越火哈,,以后我会经常来你们网站的哈哈≤6鸡啄米于回复志同道合的朋友越来越多了回复该留言楼学土之爱楼主了不起啊回复该留言楼求助救助:按你第课制作的计算器,我加入了一个减法功能,里面参数如下初始时刻三个变量对立的都是,我需要他们为空也就是什么都没有还有就是输入数据后或没入数据而按时程序会自动结束,改怎么办?≤鸡啄米于回复变量是存到内存中的,它是不可能为空的,即使你没有赋初值,它也会有初值。按回车退出一般是因为默认按紐是,取消默认按钮或者把中的注掉就行了求助于回复谢谢老师,问题我已经解决了回复该留言楼李志红博客反正不懂这个,米看看。回复该留言http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米楼点点滴滴写得非常好,加油回复该留言楼欲取消子节点缩进您好,米哥,我想取消子节点与父节点的缩进,请问应该如何做啊!谢谢啊由鸡啄米于最后编辑回复该留言楼迷哎呀不得了,最近车学回复该留言写的真的非常详细,非常好!!!!怒赞于回复喽主虽是写技术博客,可惜一点讨论的氛围都没有,都是一些菜鸟在这淫须马,博客的板式中也只有喜欢和推两^能,连反对的机会都不给,可见作者多么自恋和自大。让人匪所思!写博客不是为了技术探讨,这种浅尝揶止的文章不如不看!写出来的东西也是玩具,实际立用中很容易腐烂。回复该留言第一次发现这个好东西,顶起,写得真好。回复该留言楼楼主好热心力能的热心楼主啊!!里加入控件怎么加啊????百度半大了也摆不到66喽主好热心于回复楼主快出现呀6鸡啄米于回复,日前还没用过控件,建议再搜索下,网上应该有相关资料回复该留言楼我考研的目的有点像博主,但我是因为自已出太真心没实力的说。。学的不是亡算机,本科也是浑浑噩噩的过去,化了点时间去考研,刚第一个学期,日子依旧浑浑噩噩的,因为要上程序课偶然发现这个对站。。看了博工一番感概,觉得自己确实要给自己一^定位一个方叵,但是我这专业有时候确实让人很迷茫。。。而且现在做什么都克制不住白三可以花上一天的时间看美剧。。。ε最近一直在想我到底该怎么做是好鸡啄米于回复想做什么一定要下决心,尤其是学生阶段,不要到找工作的时侯再着急回复该留言最近在学习很高兴能参照着博主的资料,一步一步一点点的学习下去。对于一个白来说是很好的入门学习材料。希望自己能在本门底将搞定,吼吼。再次感谢博主!!!http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米《鸡啄米于回复别急,步来,柞信看完我的教程:你入门没有问题回复该留言楼米哥,可有打算扩允教程,加个动态链接库编程什么的冫求指导啊,同忐们可是翘首以盼那6鸡啄米于回复这个后面会考愿回复该留言楼路过支持一下!6鸡啄米于回复谢谢攴持.欢迎常来逛逛回复该留言楼支持楼主辛苫了,写的很不错,是我们项目老大推荐给我看的,我是才入手,看了很有帮助,期待后续还有更好的。鸡啄米于回复谢谢你的支持,也谢谢你们老大。欢迎常米交流。回复该留言楼分享奉献让这个世界更好。感谢博主《鸡啄米于回复妇果有这和想法的人多了,那我们都能提高很快回复该留言楼蛋蛋蛋我不是程序员,但是在跟老师做目时经常要编写或调试一些程序。每当遇到不明白的就先来看看这里有没有介绍。博主的博客写的精炼,用最通俗的语言把和中一些特性的最主要内容介绍出来,让读者省时省力的同时,又能理解这些特生的灵龙去脉,即思想和用法。希望博主的博客开的长久,有需要还会经常来的≤6鸡啄米丁回复我就是希望能这样帮助大家,有东匹需要了解就到这里末查查大家也可以给我投稿,跟众多网友分享自已的看法和经验等。回复该留言你写的文章我都能把实例做出,但是对事件处理的每句语句的意思就不明白了,让自己写肯定也写不出兴。怎么办呀求指教?6鸡啄米于回复http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米多看几遍:自已多写写,最后一定会明白的回复该留言楼穷者独善其身,达者兼济大卜!楼主是一个脱离了低级趣味的好人!≤鸡啄米于回复谢谢,只是想大家分享些已经掌握的知识回复该留言兴哥,我已经把你的教程从第一篇看到这篇了(),收获很夭,希堊博主在写个数据库编程的。。。。回复该留言楼我的名字叫麒攸藏了,博主你千万别删除啊!回复该留言很有帮助,请问一下哈就是我如果创建了多个对正框,在一个对话框中点击按钮如何调用另一^对话框并且之前的对话框不消失?还有就是除了主对话框,其他对话框中的函数在那里改呢?谢谢!祝越办越好6鸡啄米于回复第一个叫颙,在对话柞的单击消息响应函数口,构造另一个对话枉的对象,然后调用成员函数,就可以了。第二个问题,其他对话框在使用前肯定要为其创建类,在对话框类中修改函数回复常感谢您的解答,又遇到一个问题,就是我添加了一个空间(在另一个对话框中)添加控制变量为在其中添加了成员函数为什么运行后,程序崩溃了?回复该留言楼简搜百科谢谢真的!辛苫了回复该留言我是住新建对话框的类中添加了一个成员函数如果是在主对话框中控件是可以添加字符的,为什么呢?谢啦回复该留言http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米能不能出一个美化界面的专题,比如怎么设置背景图突啊,之类的,谢谢拉66鸡啄米于回复不错的要求,先记下,有会为大家奉上回复该留博主,请冋一个叫颗哈,很感谢。我要做一个地图染色的程序,用种子填充法染色速度很慢,一个像素一个像素地染,有没有能很快填充整个区域的函数?谢谢!回复该留言楼读研期间要用,米哥这两套教程卡常好,感谢楼主并支持6鸡啄米于回复研究生阶段学的不少,望能给别人推荐下鸡啄米,在此谢远!回复该留言很不错的东西攴持博主学了一年多的编程了一直都是用命令行看到那个罴框框都要吐了看刭终于能做可视化的界面很激动呢鸡啄米于回复程序员还是很需要成就感的回复该留言楼新世纪娱乐减回复该留言今天偶然搜索到这个博客,好多我正好需要的东西。学了|几课,真的很有月。万分感谢。k鸡啄米于回复希望能常来,可能还会有你需要的东西哦,叫呵回复该留言非常感谢博主无私奉献的精神,我是看这个系列入门的!6鸡啄米于回复很高兴能帮你入门回复该留言http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米写得不铓,简单易懂,受用。要是再讲个网络编程和多线程的话,然后把前面的界面编程糅合起来讲个小小的一边聊天一边传输文件功能的案例就完关了。回复该留言楼要是那个案例里能捫聊犬派汞进数据库就更奷了,数据车叮以用嵌入式数据库,这个数据库很轻的,只需要在项匚中加入几个库文件就行了。回复该留言楼油烟机什么牌了好很不错啊博主继续加油k6鸡啄米于回复起加油回复该留言楼我的名字叫麒楼主好人啊!你可千万别删,我一直在学习6鸡啄米于回复不会删的,呵呵,欢逛常来学习回复该留言楼已纤顺利完成编程入门教程的全部内窣(当然个别暂时用不到的就掠过了)。冉次感谢作老完成这样非常适合学者的教程!≤鸡啄米于回复不用谢,以后常来逛逛啊回复该留鸡啄米先生;您的,文章使我受益匪浅,真诚的感谢你回复该留言楼我的名字叫麒博主,我实在搞不懂这些,看了很久了,连白学都不行,你看这样行不行?你给我培训,开价吧!46鸡啄米于回复那就从最基础的学起呵呵,如果有几个像你这样需求的朋友,看来我可以开培训班了。。回复该留言楼我的名字叫麒博主救我!我电脑里软伫管家现实,编程开发一栏里有个东西,请你带我删除一批。详细看这里≤6鸡啄米于回复你装的版本大多了,有和,可以卸毂两个,剩个就可以http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]vS2 DIO/MFC编程入门教程之目录和总结-敦一开发-鸡啄米回复该留言楼室内设计博客难刚起步,学学回复该留言楼诩谢!辛苦了。鸡啄米老师6鸡啄米于回复不用客气,欢迎常来回复该留言楼水上之舟每次不记得该如何操作,就会跑这来看看,真心很感谢回复该留琢米老师!想用同时绘制三个坐标图,点已经有了,还是不是很会弄,可以指点指点吗?回复该留言琢米老师是个妤老师啊,一直在跟着啄米老师走、觉着老师讲的非常容易理解,刚看完了的教程,现在打算开始学了,希望以后能和老师学到更多东西,提高自己!鸡啄米于回复先学再学记得回头再看看,呵呵回复该留言楼这篇文档介绍详细,对于我们这些刚入门的有极大作用,谢谢米哥回复该留言非常感谢前辈这个是我看过的最好的教程了,比我车图书馆里翻过的那些大部头教材好多了全部做下来感觉自己对很有自信了表小再也不用控制台了6鸡啄米于回复谢谢肯定,欢迎常来啊回复该留言楼多谢多谢写的非常好,果断多谢多谢回复该留言老师,你好:我想问下你的教稈有没有出书啊?我想买书看,不上网的时候也可以学习看下,谢谢鸡啄米于回复抱歉,没有出书,匚前只能在这里看http://www.jizhuomi.com/software/257.tml[2013,969:48:41]

2020-12-08下载

积分：1
计算李雅普诺夫指数的程序
用wolf方法计算体系的李氏指数从而判断体系是否具有混沌现象。

2021-05-06下载

积分：1
matlab四节点矩形刚度矩阵代码
%该程序计算平面四节点四边形等参元的刚度矩阵%输入弹性模量E、泊松比NU和厚度h%输入四个节点1、2、3、4的坐标x1,x2,x3,x3,y1,y2,y3,y4%输入平面问题性质参数ID（1为平面应力，2为平面应变）%输出单元刚度矩阵

2020-12-03下载

积分：1
【PDF】《Machine learning A Probabilistic Perspective》 MLAPP；by Kevin Murphy
完整版，带目录，机器学习必备经典；大部头要用力啃。Machine learning A Probabilistic PerspectiveMachine LearningA Probabilistic PerspectiveKevin P. MurphyThe mit PressCambridge, MassachusettsLondon, Englando 2012 Massachusetts Institute of TechnologyAll rights reserved. No part of this book may be reproduced in any form by any electronic or mechanicalmeans(including photocopying, recording, or information storage and retrieval)without permission inwriting from the publisherFor information about special quantity discounts, please email special_sales@mitpress. mit. eduThis book was set in the HEx programming language by the author. Printed and bound in the UnitedStates of AmLibrary of Congress Cataloging-in-Publication InformationMurphy, Kevin Png:a piobabilistctive/Kevin P. Murphyp. cm. -(Adaptive computation and machine learning series)Includes bibliographical references and indexisBn 978-0-262-01802-9 (hardcover: alk. paper1. Machine learning. 2. Probabilities. I. TitleQ325.5M872012006.31-dc232012004558109876This book is dedicated to alessandro, Michael and stefanoand to the memory of gerard Joseph murphyContentsPreactXXVII1 IntroductionMachine learning: what and why?1..1Types of machine learning1.2 Supervised learning1.2.1Classification 31.2.2 Regression 83 Unsupervised learning 91.3.11.3.2Discovering latent factors 111.3.3 Discovering graph structure 131.3.4 Matrix completion 141.4 Some basic concepts in machine learning 161.4.1Parametric vs non-parametric models 161.4.2 A simple non-parametric classifier: K-nearest neighbors 161.4.3 The curse of dimensionality 181.4.4 Parametric models for classification and regression 191.4.5Linear regression 191.4.6Logistic regression1.4.7 Overfitting 221.4.8Model selection1.4.9No free lunch theorem242 Probability2.1 Introduction 272.2 A brief review of probability theory 282. 2. 1 Discrete random variables 282. 2.2 Fundamental rules 282.2.3B292. 2. 4 Independence and conditional independence 302. 2. 5 Continuous random variable32CONTENTS2.2.6 Quantiles 332.2.7 Mean and variance 332.3 Some common discrete distributions 342.3.1The binomial and bernoulli distributions 342.3.2 The multinomial and multinoulli distributions 352. 3.3 The Poisson distribution 372.3.4 The empirical distribution 372.4 Some common continuous distributions 382.4.1 Gaussian (normal) distribution 382.4.2Dte pdf 392.4.3 The Laplace distribution 412.4.4 The gamma distribution 412.4.5 The beta distribution 422.4.6 Pareto distribution2.5 Joint probability distributions 442.5.1Covariance and correlation442.5.2 The multivariate gaussian2.5.3 Multivariate Student t distribution 462.5.4 Dirichlet distribution 472.6 Transformations of random variables 492. 6. 1 Linear transformations 492.6.2 General transformations 502.6.3 Central limit theorem 512.7 Monte Carlo approximation 522.7.1 Example: change of variables, the MC way 532.7.2 Example: estimating T by Monte Carlo integration2.7.3 Accuracy of Monte Carlo approximation 542.8 Information theory562.8.1Entropy2.8.2 KL dive572.8.3 Mutual information 593 Generative models for discrete data 653.1 Introducti653.2 Bayesian concept learning 653.2.1Likelihood673.2.2 Prior 673.2.3P683.2.4Postedictive distribution3.2.5 A more complex prior 723.3 The beta-binomial model 723.3.1 Likelihood 733.3.2Prior743.3.3 Poster3.3.4Posterior predictive distributionCONTENTS3.4 The Dirichlet-multinomial model 783. 4. 1 Likelihood 793.4.2 Prior 793.4.3 Posterior 793.4.4Posterior predictive813.5 Naive Bayes classifiers 823.5.1 Model fitting 833.5.2 Using the model for prediction 853.5.3 The log-sum-exp trick 803.5.4 Feature selection using mutual information 863.5.5 Classifying documents using bag of words 84 Gaussian models4.1 Introduction974.1.1Notation974. 1.2 Basics 974. 1.3 MlE for an mvn 994.1.4 Maximum entropy derivation of the gaussian 1014.2 Gaussian discriminant analysis 1014.2.1 Quadratic discriminant analysis(QDA) 1024.2.2 Linear discriminant analysis (LDA) 1034.2.3 Two-claSs LDA 1044.2.4 MLE for discriminant analysis 1064.2.5 Strategies for preventing overfitting 1064.2.6 Regularized LDA* 104.2.7 Diagonal LDA4.2.8 Nearest shrunken centroids classifier1094.3 Inference in jointly Gaussian distributions 1104.3.1Statement of the result 1114.3.2 Examples4.3.3 Information form 1154.3.4 Proof of the result 1164.4 Linear Gaussian systems 1194.4.1Statement of the result 1194.4.2 Examples 1204.4.3 Proof of the result1244.5 Digression: The Wishart distribution4.5. 1 Inverse Wishart distribution 1264.5.2 Visualizing the wishart distribution* 1274.6 Inferring the parameters of an MVn 1274.6.1 Posterior distribution of u 1284.6.2 Posterior distribution of e1284.6.3 Posterior distribution of u and 2* 1324.6.4 Sensor fusion with unknown precisions 138

2020-12-10下载

积分：1
latex的IEEEtran模板
latex的IEEEtran模板，里面提供了IEEEtran论文的基本格式。方便大家书写论文，去掉不必要的麻烦。

2020-12-01下载

积分：1
空空导弹自适应滑模变结构制导律matlab仿真程序
本资源为空空导弹自适应滑模变结构制导律matlab仿真程序，采用的平行制导的原理，matlab仿真将给出导弹和目标的运动数据，关于曲线，这么简单的东西，自己根据数据随便做一下就出来了。

2020-12-12下载

积分：1
经典征途私服发布网整站源码
本程序是一套私服实时发布程序，私服业主可以匿名发布自己的私服，随着功能的完善，目前系统加入了私服推荐、家族、今日新开私服排序、即将开放私服排序、已经开放私服排序、友情连接管理、友情LOGO文字连接管理、防注入管理、数据库管理、后台配置设置、本站公告、发布等等功能。

2020-06-08下载

积分：1
计算机组成原理历年试卷.zip
【实例简介】期末考试试卷计算机组成原理试卷答案详细都有！

2021-11-25 00:44:15下载

积分：1
张先迪李正良图论及其应用课后题全部答案.zip
包含了图论各章习题答案以及杨春老师和张晓军老师上课的课件，对于刚接触图论的同学是一个很不错的学习资料

2020-04-16下载

积分：1

696518资源总数
104812会员总数
16今日下载

A*算法WinForm实现

0 个回复

热门标签

热门下载