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S3C44B0X晶片的BOOTLOADER，結構簡單易懂，具有TFTP下載功能，使用ads運行。
標簽：
BOOTLOADER
S3C44B0X
晶片
上傳時間：
2015-03-31
上傳用戶：我們的船長
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? Java函數速查
你能很快的查到你要的函數
DataBinding類
代表數據源字段和組件屬性之間一個單獨的綁定。
package com.ms.wfc.data.ui
public class DataBinding
implements IConstructable
說明
DataBinder控件使用該類來表示數據源中的每一個綁定。
請參閱：《Microsoft Visual J++ 6.0 程序員指南》第18章“WFC中的數據綁定”。
構造器
DataBinding.DataBinding
創建一個DataBinding對象。
語法
public DataBinding ()
public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName )
public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName, IDataFormat format )
標簽：
DataBinding
package
Java
data
上傳時間：
2013-12-20
上傳用戶：TRIFCT
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車牌定位－－－VC++源代碼程序
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
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1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時間：
2014-01-08
上傳用戶：songrui
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考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為
(f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當考察
是否存在第三類點時，除d, g, i, l, m 以外
的點均被淘汰，因為它們距分割線x= 1的
距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由
于d 和m 的比較區中沒有點，只需考察i
即可。i 的比較區中僅含點l。計算i 和l
的距離，發現它小于，因此(i, l) 是最近
標簽：
上傳時間：
2013-12-03
上傳用戶：66666
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使用DVCC實驗系統中的并行接口芯片8255A的B口作輸入口，使工作于方式1,將PB0～PB7連接到手動開關K1～K8,將手動脈沖信號SP作為8255B口的選通信號，連接到PC2。將B品工作于方式1時的中斷請求信號（PC0）連接到8255A的IR3,8255A的片選信號無需連接（系統已連接好）。8259A的CS連接地址譯碼輸出端Y6,8259A的端口地址為60H、61H
標簽：
8255A
DVCC
實驗系統
并行接口
上傳時間：
2013-12-28
上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
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徹底搞定C指針，這是一片不錯的文章，適用于于那些高不清指針的人
標簽：
指針
上傳時間：
2014-01-26
上傳用戶：royzhangsz
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需要工具：
1. Python 2.3 以上
2. BOA Constructor
Python設定檔介面程式設計
這段程式碼主要是把資料儲存到config.txt這個檔案中，我們將資料以 \n[_config_]\n 來作區隔，以便將來將資料讀出來時可以知道所存放的資料到底是屬於哪一各部分的資料。
標簽：
Python
Constructor
config
2.3
上傳時間：
2014-01-17
上傳用戶：zhenyushaw
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選擇排序法的概念簡單，每次從未排序部份選一最小值，插入已排序部份的後端，其時間主要花費於在整個未排序部份尋找最小值，如果能讓搜尋最小值的方式加快，選擇排序法的速率也就可以加快，Heap排序法讓搜尋的路徑由樹根至最後一個樹葉，而不是整個未排序部份，因而稱之為改良的選擇排序法。
標簽：
排序
上傳時間：
2013-12-14
上傳用戶：ywqaxiwang
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Floyd-Warshall算法描述
1)適用范圍：
a)APSP(All Pairs Shortest Paths)
b)稠密圖效果最佳
c)邊權可正可負
2)算法描述：
a)初始化：dis[u,v]=w[u,v]
b)For k:=1 to n
For i:=1 to n
For j:=1 to n
If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then
Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j]
c)算法結束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣
3)算法小結：此算法簡單有效，由于三重循環結構緊湊，對于稠密圖，效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。
考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽：
Floyd-Warshall
Shortest
Pairs
Paths
上傳時間：
2013-12-01
上傳用戶：dyctj
