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  • 跟據鼠標跟蹤和位置判斷來寫的一段代碼

    跟據鼠標跟蹤和位置判斷來寫的一段代碼,把黃螞蟻定在黑螞蟻的周圍的一個“回”字圈里,當黑螞蟻走出外圍時,黃螞蟻就會跟上去,當兩只螞蟻在"回"字最里圈時,黃螞蟻就會離開黑螞蟻往外走! 有點像一對情人,分久必合,合久必分!

    標簽: 鼠標 代碼

    上傳時間: 2014-11-27

    上傳用戶:fnhhs

  • 一個Web爬蟲(機器人

    一個Web爬蟲(機器人,蜘蛛)Java類庫,最初由Carnegie Mellon 大學的Robert Miller開發。支持多線程,HTML解析,URL過濾,頁面配置,模式匹配,鏡像,等等。

    標簽: Web 機器人

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:refent

  • 這個是關于OSIP開發手冊的中文版本

    這個是關于OSIP開發手冊的中文版本,英文像俺一樣差的好有用哦

    標簽: OSIP 版本

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:lixinxiang

  • 本文提出一種用于獨立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對關鍵獨立成份(SOI)的分離和提取,關鍵獨立成份在其信號樣本數據的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類

    本文提出一種用于獨立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對關鍵獨立成份(SOI)的分離和提取,關鍵獨立成份在其信號樣本數據的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類特征濾波的ICA算法可以改善對于視覺功能區等平滑圖象信號的提取. 因此, 這種特征濾波技術在估計具有平滑特性的腦功能成像方面具有潛在的應用價值.

    標簽: ICA 獨立 SOI

    上傳時間: 2015-03-20

    上傳用戶:han_zh

  • 簫心論壇里找到的一個java教程

    簫心論壇里找到的一個java教程,挺不錯的,看起來像是一個大學里的java課件.

    標簽: java 論壇 教程

    上傳時間: 2015-03-23

    上傳用戶:dragonhaixm

  • geektalkd是一個簡單的聊天服務器

    geektalkd是一個簡單的聊天服務器,設計為在瘦客戶機上使用(像elnet, netcat,或是可用的Perl 客戶機)。它的特點為多通道,私人聊天,和其它所有你希望從聊天服務器得到的東西。此外,所有的語法分析器代碼可以重寫和重讀,所以你可以輕松地增加新功能而不用重新啟動服務器,也不用將所有用戶踢出聊天室

    標簽: geektalkd 服務器

    上傳時間: 2015-03-25

    上傳用戶:ukuk

  • 直線、圓等圖形函數的匯編語言實現 本例所用的繪圖函數均采用堆棧的方法傳遞參數

    直線、圓等圖形函數的匯編語言實現 本例所用的繪圖函數均采用堆棧的方法傳遞參數,可以和C語言接口。畫點的函數采用直接寫顯存的方法。為了直接由CPU數據確定像素顏色,而不使用位屏蔽寄存器或置位/重置寄存器,采用了VGA的寫模式2方式。直線和圓的算法均采用Bresenham算法實現,其實現過程及堆棧狀態均有較詳細的說明。最后,將繪圖函數用宏封裝了起來,便于主程序中調用。當然,主程序中也可直接將參數壓入堆棧。其實在較高版本的編譯程序中,可以用PROTO偽指令定義函數原型,再用INVOKE偽指令調用。

    標簽: 函數 直線 圖形 參數

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:hgy9473

  • C_minus語言的BNF語法定義 程序由聲明的列表(或序列)組成

    C_minus語言的BNF語法定義 程序由聲明的列表(或序列)組成,聲明可以是函數或變量聲明,順序是任意的。至少必須有一個聲明。接下來是語義限制(這些在C中不會出現)。所有的變量和函數在使用前必須聲明(這避免了向后backpatching引用)。程序中最后的聲明必須是一個函數聲明,名字為main。注意,C-缺乏原型,因此聲明和定義之間沒有區別(像C一樣)。

    標簽: C_minus BNF 語言 定義

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:王楚楚

  • 大家在有些時候希望自己做的控件是半透明或透明的

    大家在有些時候希望自己做的控件是半透明或透明的,就像半透明的窗體一樣,我經過一段時間的查詢,發現這個是可以實現,我們來看看它的實現以及帶來的一些問題吧。

    標簽: 透明 控件

    上傳時間: 2014-01-13

    上傳用戶:ghostparker

  • 基于GMM的概率神經網絡PNN具有良好的泛化能力

    基于GMM的概率神經網絡PNN具有良好的泛化能力,快速的學習能力,易于在線更新,并具有統計學的貝葉斯估計理論基礎,已成為一種解決像說話人識別、文字識別、醫療圖像識別、衛星云圖識別等許多實際困難分類問題的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分優點,還具有許多GMM沒有的優點,如強魯棒性,需要更少的訓練語料,可以和其他網絡其他理論無縫整合等。

    標簽: GMM PNN 概率神經網絡

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:zhaiyanzhong

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