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復雜<b>背景</b>

  • 漢諾塔!!! Simulate the movement of the Towers of Hanoi puzzle Bonus is possible for using animation

    漢諾塔!!! Simulate the movement of the Towers of Hanoi puzzle Bonus is possible for using animation eg. if n = 2 A→B A→C B→C if n = 3 A→C A→B C→B A→C B→A B→C A→C

    標簽: the animation Simulate movement

    上傳時間: 2017-02-11

    上傳用戶:waizhang

  • 將魔王的語言抽象為人類的語言:魔王語言由以下兩種規則由人的語言逐步抽象上去的:α-〉β1β2β3…βm ;θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 設大寫字母表示魔王的語言

    將魔王的語言抽象為人類的語言:魔王語言由以下兩種規則由人的語言逐步抽象上去的:α-〉β1β2β3…βm ;θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 設大寫字母表示魔王的語言,小寫字母表示人的語言B-〉tAdA,A-〉sae,eg:B(ehnxgz)B解釋為tsaedsaeezegexenehetsaedsae對應的話是:“天上一只鵝地上一只鵝鵝追鵝趕鵝下鵝蛋鵝恨鵝天上一只鵝地上一只鵝”。(t-天d-地s-上a-一只e-鵝z-追g-趕x-下n-蛋h-恨)

    標簽: 語言 抽象 字母

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:aix008

  • 本代碼為編碼開關代碼

    本代碼為編碼開關代碼,編碼開關也就是數字音響中的 360度旋轉的數字音量以及顯示器上用的(單鍵飛梭開 關)等類似鼠標滾輪的手動計數輸入設備。 我使用的編碼開關為5個引腳的,其中2個引腳為按下 轉輪開關(也就相當于鼠標中鍵)。另外3個引腳用來 檢測旋轉方向以及旋轉步數的檢測端。引腳分別為a,b,c b接地a,c分別接到P2.0和P2.1口并分別接兩個10K上拉 電阻,并且a,c需要分別對地接一個104的電容,否則 因為編碼開關的觸點抖動會引起輕微誤動作。本程序不 使用定時器,不占用中斷,不使用延時代碼,并對每個 細分步數進行判斷,避免一切誤動作,性能超級穩定。 我使用的編碼器是APLS的EC11B可以參照附件的時序圖 編碼器控制流水燈最能說明問題,下面是以一段流水 燈來演示。

    標簽: 代碼 編碼開關

    上傳時間: 2017-07-03

    上傳用戶:gaojiao1999

  • 【問題描述】 在一個N*N的點陣中

    【問題描述】 在一個N*N的點陣中,如N=4,你現在站在(1,1),出口在(4,4)。你可以通過上、下、左、右四種移動方法,在迷宮內行走,但是同一個位置不可以訪問兩次,亦不可以越界。表格最上面的一行加黑數字A[1..4]分別表示迷宮第I列中需要訪問并僅可以訪問的格子數。右邊一行加下劃線數字B[1..4]則表示迷宮第I行需要訪問并僅可以訪問的格子數。如圖中帶括號紅色數字就是一條符合條件的路線。 給定N,A[1..N] B[1..N]。輸出一條符合條件的路線,若無解,輸出NO ANSWER。(使用U,D,L,R分別表示上、下、左、右。) 2 2 1 2 (4,4) 1 (2,3) (3,3) (4,3) 3 (1,2) (2,2) 2 (1,1) 1 【輸入格式】 第一行是數m (n < 6 )。第二行有n個數,表示a[1]..a[n]。第三行有n個數,表示b[1]..b[n]。 【輸出格式】 僅有一行。若有解則輸出一條可行路線,否則輸出“NO ANSWER”。

    標簽: 點陣

    上傳時間: 2014-06-21

    上傳用戶:llandlu

  • 離散實驗 一個包的傳遞 用warshall

     實驗源代碼 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("請輸入矩陣第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可傳遞閉包關系矩陣是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元關系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數 i: "); scanf("%d",&k); 四川大學實驗報告 printf("請輸入矩陣的列數 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); } 

    標簽: warshall 離散 實驗

    上傳時間: 2016-06-27

    上傳用戶:梁雪文以

  • 道理特分解法

    #include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U,L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U,L的第r行,第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; } 

    標簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

    上傳用戶:Aa123456789

  • 安森美車規級1080P圖像傳感器AR0231手冊

    AR0231AT7C00XUEA0-DRBR(RGB濾光)安森美半導體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT,為汽車先進駕駛輔助系統(ADAS)應用確立了一個新基準。新器件能捕獲1080p高動態范圍(HDR)視頻,還具備支持汽車安全完整性等級B(ASIL B)的特性。LFM技術(專利申請中)消除交通信號燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍,令交通信號閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導體的DR-Pix?技術,提供雙轉換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像,并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達4重曝光的HDR,以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動態范圍。AR0231AT能同步支持多個攝相機,以易于在汽車應用中實現多個傳感器節點,和通過一個簡單的雙線串行接口實現用戶可編程性。它還有多個數據接口,包括MIPI(移動產業處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關鍵特性還包括可選自動化或用戶控制的黑電平控制,支持擴頻時鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現狀:AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝,現提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環境溫度),將完全通過AEC-Q100認證。

    標簽: 圖像傳感器

    上傳時間: 2022-06-27

    上傳用戶:XuVshu

  • 本書以奧地利貝加萊公司的B&R 2000系列可編程計算機控制器(PCC)為背景

    本書以奧地利貝加萊公司的B&R 2000系列可編程計算機控制器(PCC)為背景,系統地介紹了最新的可編程控制器的工作原理、指令系統、編程方法、網絡通訊等,力求將這一領域的最新技術成果介紹給讀者。

    標簽: 2000 PCC 奧地利 可編程

    上傳時間: 2016-01-25

    上傳用戶:sevenbestfei

  • 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

    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

  • 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-G

    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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