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操作系統(tǒng)中分頁(yè)存儲(chǔ)的LRU算法，未實(shí)現(xiàn)輸入輸出流，但是方法對(duì)頭，對(duì)學(xué)習(xí)分頁(yè)存儲(chǔ)有提示作用
標(biāo)簽： LRU 操作系統(tǒng) 分 存儲(chǔ)
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶(hù)：ikemada
應(yīng)用FCM（模糊c均值聚類(lèi)）算法到文本聚類(lèi) 采用兩種方法計(jì)算文本相似度 采用ShootSeg分詞 采用sogou互聯(lián)網(wǎng)詞庫(kù)簡(jiǎn)化特征值計(jì)算
標(biāo)簽： ShootSeg sogou FCM 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶(hù)：Zxcvbnm
基于背景差分算法和C均值聚類(lèi)算法的車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤
標(biāo)簽： 算法 背景差分 均值聚類(lèi) 車(chē)輛檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶(hù)：cursor
計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)與分析(王曉東)教材上相關(guān)源程序代碼。 包括分治法(4)，動(dòng)態(tài)規(guī)劃(2),貪心法(1),回溯法(2)，分支限界(2)
標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī) 算法 教材 代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶(hù)：talenthn
一種二值圖象無(wú)損壓縮算法 南京理工大學(xué)電光學(xué)院 【摘 要】利用稀疏矩陣和差分編碼對(duì)二色圖像進(jìn)行壓縮保存，在通過(guò)圖像的0,1矩陣建立，矩陣一維化，差分量化編碼，寫(xiě)文件來(lái)壓縮。在電子檔案存儲(chǔ)，CAD制圖信息化存儲(chǔ)有極高的應(yīng)用價(jià)值。 【關(guān)鍵字】計(jì)算機(jī) 二值圖像 稀疏矩陣 無(wú)損壓縮 編碼
標(biāo)簽： 圖象 圖像 無(wú)損壓縮 大學(xué)
上傳時(shí)間： 2014-03-04
上傳用戶(hù)：xmsmh
FCM聚類(lèi)算法,它的思想就是使得被劃分到同一簇的對(duì)象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。
標(biāo)簽： FCM 聚類(lèi)算法 分 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶(hù)：royzhangsz
一個(gè)基于四叉樹(shù)分割的分形壓縮編碼算法，用C語(yǔ)言編寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶(hù)：tianjinfan
摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計(jì)圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型 出發(fā) ,對(duì)圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動(dòng)選取奇異值重組階數(shù)以減少噪聲對(duì)估計(jì)的影響。利用理想圖像奇異值向 量平均能譜指數(shù)模型 ,估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時(shí)域結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該方法能 在不同信噪比情況下估計(jì)成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) ,估計(jì)結(jié)果比原有估計(jì)方法有所提高 ,有望為圖像復(fù)原算法的預(yù)處理提 供一種有效的手段。
上傳時(shí)間： 2014-08-06
上傳用戶(hù)：litianchu
C-C算法的Matlab程序(3000 數(shù)據(jù)耗時(shí)2分鐘)混沌與分形
上傳時(shí)間： 2017-04-05
上傳用戶(hù)：朗朗乾坤
cantor三分集的遞歸算法，按照三分集的生成規(guī)則表示在繪圖空間中的生成關(guān)系
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶(hù)：gdgzhym
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