用java寫(xiě)的猜數(shù)字遊戲，是猜四位數(shù)的那一種，支援人機(jī)對(duì)戰(zhàn)，電腦最多猜七次就可以猜中玩家心中的數(shù)字，核心演算法是使用暴力法，大家可以參考
標(biāo)簽： java
上傳時(shí)間： 2015-06-02
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Jollen-Kit! 2006 是非常積極進(jìn)行中的專案，所有紀(jì)錄與更新將同步揭示於本網(wǎng)頁(yè)。 快速下載 U-Boot 的 binary code：U-Boot binary - 2006/01/03 Linux kernel 2.4.18 for jk2410：uimage.img - 2006/01/06 可開(kāi)機(jī)的 Base root filesystem： urootfs.img -2006/01/07 (without tftp) 可開(kāi)機(jī)的 Base root filesystem： urootfs2.img -2006/03/10 (Busybox 1.10 with tftp) GNU cross toolchain：arm-9tdmi-linux-gnu.tar.gz (armpath by Joe) 安裝方法: # cd / (切換到 / 根目錄) # tar jxf <路徑>/arm-9tdmi-linux-gnu.tar.gz (將檔案解開(kāi)) "Hello, World!" 在 ARM9 的範(fàn)例：hello_arm.tar.gz (使用Makefile) 其它工具與原始碼下載 驅(qū)動(dòng)程式模組
標(biāo)簽： Jollen-Kit 2006
上傳時(shí)間： 2015-06-16
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HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號(hào)數(shù)目M=2，時(shí)間長(zhǎng)度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、和起始機(jī)率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機(jī)率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求一個(gè)狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號(hào)觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
上傳時(shí)間： 2014-08-28
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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(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)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(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)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(duì)G進(jìn)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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freescale 的指令系統(tǒng)，是初學(xué)MOto單片機(jī)的很好教材
標(biāo)簽： freescale 指令 系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2015-07-03
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一個(gè)地理信息系統(tǒng)相關(guān)，將經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為高斯克呂格投影坐標(biāo)。
標(biāo)簽： 地理信息系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2015-07-13
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圖形學(xué)消隱實(shí)驗(yàn)，*方案1上下旋轉(zhuǎn)，只顯示可見(jiàn)面，函數(shù)說(shuō)明：void Project(float X,float Y,float Z) 功能：根據(jù)透視或平行投影將三維點(diǎn)進(jìn)行投影變換 入口參數(shù)：float X,float Y,float Z 返回參數(shù)：無(wú)（void）
標(biāo)簽： 圖形 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：liuchee
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)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(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]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(duì)G進(jìn)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
老鼠走迷宮，隨機(jī)創(chuàng)建迷宮或由文件讀入迷宮檔，老鼠會(huì)記憶走過(guò)的路直到找到迷宮出口。
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上傳時(shí)間： 2013-12-23
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卷積程序，用來(lái)分析2維結(jié)果，投影到3維。
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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