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abscissa:横坐标

在OPNET中,这也被称做横坐标(abscissa)和纵坐标(ordinate). 在绝大多数情况下,independent variable都是仿真时间(simulation time),它随着仿真的进行单调的增加. 换句话说,大多数情况下,vector代表了我们所关心的量值随时间的变化.

absolute virtual address:绝对虚拟地址

绝对向量 absolute vector | 绝对虚拟地址 absolute virtual address | 绝对自动换行 absolute wrap

absolute virtual address:绝对虚拟位址

"绝对向量","absolute vector" | "绝对虚拟位址","absolute virtual address" | "绝对自动换行","absolute wrap"

reallocation:重新分配

其中有一个必要重要的概念就是capacity,当你向vector中插入元素时,如果超过了分配的容量,那么就要重新分配(reallocation),但是这将导致不好效果:(1)重新分配将导致vector中元素的引用(reference)、指针(pointer)、迭代器(iterator)变得无效.

zero subspace:零子空间

vector space 向量空间 | zero subspace 零子空间 | zero vector 零空间

sum theorem:加法定理

sum of vector subspaces 向量子空间和 | sum theorem 加法定理 | sum vector 和向量

covariant alternating tensors:共变交错张量

covariant affine vector || 共变仿射向量 | covariant alternating tensors || 共变交错张量 | covariant analytic vector || 共变解析向量

Inspection and optimising method in hydraulic machines:优化运行

多类支持向量机:Multicatogory Support Vector Machines | 优化运行:Inspection and optimising method in hydraulic machines | 最小二乘支持向量机:Least Square Support Vector Machines

Self-Adapting Quantization:自适应量化

分层矢量量化:Hierarchical Vector Quantization | 自适应量化:Self-Adapting Quantization | 学习矢量量化:Learning Vector Quantization

alloc:内存分配

在单线程中Linux/WinNT默认支持64个客户端套...二.如何提高内存的使用效率我所见过的主要有以下2种:1.stl里面的2级配置器的设计.我曾按照stl里面的思路自己实现了一个简单的vector,效率和stl的vector没法比.差远了;).stl在内存分配(alloc)这块下了很大的功夫(当然不只是内存使用).极大改善了效率.呵呵,

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Slowly, Through A Vector
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