[Flash圖像處理] 利用Flash導(dǎo)入圖像，並在Flash之上加以調(diào)整，做出不同效果
標(biāo)簽： Flash
上傳時(shí)間： 2017-02-28
上傳用戶：as275944189
/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預(yù)測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動(dòng)影響的數(shù)據(jù) * 權(quán)值移動(dòng)平均算法 * 本期預(yù)測值=（前期值*權(quán)數(shù)）求和/n * * 默認(rèn)權(quán)值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權(quán)值和必須=權(quán)值集合.length */
標(biāo)簽： jakcy_wu wujichun author 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-26
上傳用戶：weiwolkt
共軛正交鏡像濾波器組的設(shè)計(jì)。令N=22,wp=0.45pi,用切比雪夫最佳一致逼近法設(shè)計(jì)單帶濾波器G(z),在得到半帶濾波器Hlf(z).
上傳時(shí)間： 2014-12-08
上傳用戶：541657925
適合初學(xué)者學(xué)習(xí)使用與學(xué)習(xí)的範(fàn)例.包含範(fàn)圍. 1.RPG行走模式 2.npc置放方法. 3.外部地圖的讀入方式.使用-字串-讀入. 4.物件化的邊界判斷！ 5.超簡潔邊界與碰撞偵測 使物件化產(chǎn)生的npc依然保有邊界判斷的能力而不是只仰賴主程式的碰撞偵測. 此亦為完整使用物件的概念.故易於學(xué)習(xí). 使用game api支援！ 故延伸性非常高～ 請使用sun J2ME Wireless Toolkit運(yùn)行 （直接將本資料夾置入Wireless Toolkit裡的apps資料夾即可）
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：gengxiaochao
有限期作業(yè)安排問題”描述如下:有n個(gè)任務(wù)J1,J2,...,Jn,每個(gè)任務(wù)Ji都有一個(gè)完成期限di,若任務(wù)Ji在它的期限di內(nèi)完成,則可以獲利Ci(1[i[n) 問如何安排使得總的收益最大(假設(shè)完成每一個(gè)任務(wù)所需時(shí)間均為一個(gè)單位時(shí)間).這個(gè)問題適合用貪心算法來解決,貪心算法的出發(fā)點(diǎn)是每一次都選擇利潤大的任務(wù)來完成以期得到最多的收益 但是對于本問題由于每一個(gè)任務(wù)都有一個(gè)完成的期限,因此在任務(wù)安排過程中除了考慮利潤C(jī)i外,還要考慮期限di.
上傳時(shí)間： 2016-06-27
上傳用戶：s363994250
usb封包監(jiān)測程式,輔助usb程式轉(zhuǎn)寫時(shí)除錯(cuò)用..用看看吧~還不錯(cuò)啦~
上傳時(shí)間： 2017-02-25
上傳用戶：gtf1207
mini2440非操作系統(tǒng)下的測試源碼,包括對板上所有硬體,介面,記憶體...的測試源碼.例cmos攝像頭等,都包含在內(nèi).
上傳時(shí)間： 2017-03-14
上傳用戶：woshiayin
設(shè)計(jì)了鏡像濾波器opt_filter函數(shù)來實(shí)現(xiàn)子帶分解與合成。取N=256， nbands=16，調(diào)用濾波器函數(shù)完成子帶分解與合成
標(biāo)簽： opt_filter 256 鏡像 濾波器
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：wsf950131
測試成功的 Virtual Mouse 的 INF 檔 , 很難找到 , 也是試 N 久才成功的
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：fnhhs
在圖像模板匹配問題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計(jì)算每個(gè)R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過各個(gè)R-塊編碼值的比較,實(shí)現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個(gè)R-塊編碼的計(jì)算十分簡單 匹配過程只要對編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時(shí)間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計(jì)算時(shí)間快了兩個(gè)數(shù)量級(jí).
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：a673761058
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
