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A salient-boundary extraction software package based on the paper: S. Wang, T. Kubota, J. M. Siskind, J. Wang. Salient Closed Boundary Extraction with Ratio Contour, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(4):546-561, 2005
標(biāo)簽：
S.
J.
M.
T.
上傳時(shí)間：
2014-01-23
上傳用戶(hù)：gonuiln
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如何編寫(xiě)讀/寫(xiě)一個(gè)字節(jié)的函數(shù)呢？
1. 讀一個(gè)字節(jié)
uchar tmpread(void) //read a byte date 讀一個(gè)字節(jié)
{
uchar i,j,dat
dat=0
for(i=1 i<=8 i++)
{
j=tmpreadbit()
dat=(j<<7)|(dat>>1) //讀出的數(shù)據(jù)最低位在最前面，這樣剛好一個(gè)字節(jié)在DAT里
}
return(dat) //將一個(gè)字節(jié)數(shù)據(jù)返回
}
標(biāo)簽：
uchar
dat
tmpread
read
上傳時(shí)間：
2017-09-06
上傳用戶(hù)：gengxiaochao
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j-link,V466 j-link,V466 j-link,V466 j-link,V466 j-link,V466 j-link,V466 j-link,V466
標(biāo)簽：
j-link
V466
上傳時(shí)間：
2021-03-23
上傳用戶(hù)：koko440
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LTC®4223 是一款符合微通信計(jì)算架構(gòu) (MicroTCA) 規(guī)範(fàn)電源要求的雙通道熱插拔 (Hot Swap™) 控制器，該規(guī)範(fàn)於近期得到了 PCI 工業(yè)計(jì)算機(jī)制造商組織 (PICMG) 的批準(zhǔn)。
標(biāo)簽：
MicroTCA
AMC
熱插拔
方案
上傳時(shí)間：
2014-12-24
上傳用戶(hù)：我累個(gè)乖乖
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DesignSpark PCB 第3版現(xiàn)已推出!
包括3種全新功能:
1. 模擬介面 Simulation Interface
2. 設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī) Design Calculator
3. 零件群組 Component Grouping
第3版新功能介紹 (含資料下載)
另外, 中文版的教學(xué)已經(jīng)準(zhǔn)備好了, 備有簡(jiǎn)體和繁體版, 趕快下載來(lái)看看!
設(shè)計(jì)PCB產(chǎn)品激活：激活入品
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標(biāo)簽：
DesignSpark
PCB
設(shè)計(jì)工具
免費(fèi)下載
上傳時(shí)間：
2013-10-19
上傳用戶(hù)：小眼睛LSL
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DesignSpark PCB 第3版現(xiàn)已推出!
包括3種全新功能:
1. 模擬介面 Simulation Interface
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標(biāo)簽：
DesignSpark
PCB
設(shè)計(jì)工具
免費(fèi)下載
上傳時(shí)間：
2013-10-07
上傳用戶(hù)：a67818601
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數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上，能夠在Matlab環(huán)境中運(yùn)行，給出了理論分析、程序清單以及計(jì)算結(jié)果。更重要的是，還有詳細(xì)的對(duì)算法的框圖說(shuō)明。首先運(yùn)用Romberg積分方法對(duì)給出定積分進(jìn)行積分，然後對(duì)得到的結(jié)果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項(xiàng)式和Newton插值多項(xiàng)式，再運(yùn)用最小二乘法的思想求出擬合多項(xiàng)式，最後對(duì)這些不同類(lèi)型多項(xiàng)式進(jìn)行比較，找出它們各自的優(yōu)劣。
標(biāo)簽：
數(shù)值分析
分
算法
上傳時(shí)間：
2013-12-18
上傳用戶(hù)：yoleeson
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Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒(méi)有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對(duì)各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
標(biāo)簽：
Hopfield
聯(lián)想
上傳時(shí)間：
2015-03-16
上傳用戶(hù)：JasonC
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詞法分析程序，可對(duì)以下的C源程序進(jìn)行分析：main() {int a[12] ,sum for(i=1 i<=12 i++) {for(j=1 j<=12 j++)scanf("%d",&a[i][j]) } for(i=12 i>=1 i--){ for(j=12 j>=1 j--){ if(i==j&&i+j==13)sum+=a[i][j] } } printf("%c",sum) }
標(biāo)簽：
分
程序
上傳時(shí)間：
2013-12-26
上傳用戶(hù)：skhlm
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算法介紹
矩陣求逆在程序中很常見(jiàn)，主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計(jì)算方法乘法運(yùn)算，嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運(yùn)算時(shí)，矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱(chēng)為全選主元高斯-約旦法。
高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下：
首先，對(duì)于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步：
從第 k 行、第 k 列開(kāi)始的右下角子陣中選取絕對(duì)值最大的元素，并記住次元素所在的行號(hào)和列號(hào)，在通過(guò)行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱(chēng)為全選主元。
m(k, k) = 1 / m(k, k)
m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k
m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k
m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k
最后，根據(jù)在全選主元過(guò)程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù)，恢復(fù)的原則如下：在全選主元過(guò)程中，先交換的行（列）后進(jìn)行恢復(fù)；原來(lái)的行（列）交換用列（行）交換來(lái)恢復(fù)。
標(biāo)簽：
算法
矩陣求逆
程序
上傳時(shí)間：
2015-04-09
上傳用戶(hù)：wang5829
