M AT L A B是一個(gè)可視化的計(jì)算程序，被廣泛地使用于從個(gè)人計(jì)算機(jī)到超級(jí)計(jì)算機(jī)范圍內(nèi) 的各種計(jì)算機(jī)上。matlab學(xué)習(xí)手冊(cè)
上傳時(shí)間： 2015-06-24
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g729b_pc.rar是G729語(yǔ)音壓縮標(biāo)準(zhǔn)的附件B的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)源代碼。
上傳時(shí)間： 2015-06-25
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含t h r e a d x,u c o s 的b s p
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上傳時(shí)間： 2015-06-29
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98年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題"水災(zāi)巡視問(wèn)題"模擬退火算法。
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 巡視 競(jìng)賽
上傳時(shí)間： 2015-06-29
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98年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題"水災(zāi)巡視問(wèn)題"模擬退火算法。
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 巡視 競(jìng)賽
上傳時(shí)間： 2015-06-29
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％96年中國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題:洗衣機(jī)
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 競(jìng)賽 洗衣機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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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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Hishop 是一款強(qiáng)勁的B2C的網(wǎng)上購(gòu)物軟件,利用它我們能建立起強(qiáng)勁的、自由的、安全的購(gòu)物平臺(tái).系統(tǒng)由C#及SqlServer開(kāi)發(fā), 是B/S(瀏覽器/服務(wù)器)結(jié)構(gòu)的asp.net程序
標(biāo)簽： SqlServer Hishop B2C asp
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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剖析Intel IA32 架構(gòu)下C 語(yǔ)言及CPU 浮點(diǎn)數(shù)機(jī)制 Version 0.01 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 謝煜波 （email: xieyubo@126.com 網(wǎng)址:http://purec.binghua.com） （QQ:13916830 哈工大紫丁香BBSID:iamxiaohan） 前言 這兩天翻看一本C 語(yǔ)言書(shū)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)上面有一段這樣寫(xiě)到 例：將同一實(shí)型數(shù)分別賦值給單精度實(shí)型和雙精度實(shí)型，然后打印輸出。 #include <stdio.h> main() { float a double b a = 123456.789e4 b = 123456.789e4 printf(“％f\n％f\n”,a,b) } 運(yùn)行結(jié)果如下：
標(biāo)簽： Version xieyubo Intel email
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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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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