向量矩陣運(yùn)算包 電腦視覺(jué)常會(huì)使用到的向量矩陣的複雜運(yùn)算, 可利用此數(shù)學(xué)模組簡(jiǎn)化你程式的複雜度 是非常有用的工具
上傳時(shí)間： 2016-03-19
上傳用戶：CHENKAI
全加器,有半加器和或門組成.元件例化語(yǔ)句.
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：13188549192
類神經(jīng)感知機(jī)源碼,做為訓(xùn)練一些資料,輸入所要學(xué)習(xí)的資料以便作為學(xué)習(xí),透過(guò)計(jì)算來(lái)學(xué)習(xí)完成
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上傳時(shí)間： 2016-04-02
上傳用戶：lizhizheng88
的基于紋理的牌照?qǐng)D象二值化方法即 首先對(duì)牌照?qǐng)D象作紋理分析, 然后采用模式識(shí)別技術(shù)中的最 大最小準(zhǔn)則獲取二值比閾值進(jìn)行二值化的方法效果優(yōu)于灰度直方圖方法。若對(duì)紋理基元的選擇附加一些條件則有可能提 供更好的二值化結(jié)果。該方法也可適用于票據(jù)或文本圖象的 二值化。
標(biāo)簽： 圖象 分 準(zhǔn)則 模式識(shí)別技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-07
上傳用戶：fhzm5658
機(jī)率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對(duì)研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
標(biāo)簽： 分 合成 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量
上傳時(shí)間： 2016-04-07
上傳用戶：jcljkh
用VC做的數(shù)據(jù)加密標(biāo)準(zhǔn)DES算法可視化實(shí)現(xiàn).簡(jiǎn)單易懂,有密碼學(xué)和C或C++基礎(chǔ)即可理解
標(biāo)簽： DES 數(shù)據(jù)加密 可視化 密碼
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶：450976175
創(chuàng)建基本有左右結(jié)點(diǎn)的二叉樹(shù),之后對(duì)其線索化,并按中序輸出
上傳時(shí)間： 2014-09-11
上傳用戶：陽(yáng)光少年2016
以靜態(tài)化的地址來(lái)訪問(wèn)動(dòng)態(tài)頁(yè)面 我曾經(jīng)上傳個(gè)一個(gè)用servlet實(shí)現(xiàn)的,用servlet實(shí)現(xiàn)的不好和struts整合 所以我有開(kāi)發(fā)另外一個(gè)用過(guò)濾器Filter實(shí)現(xiàn)的小框架以便于和struts整合 如: http://localhost:8080/index.jsp?param1=第一個(gè)參數(shù)¶m2=第二個(gè)參數(shù)¶m3=第三個(gè)參數(shù) 可以用 http://localhost:8080/index-第一個(gè)參數(shù)-第二個(gè)參數(shù)-第三個(gè)參數(shù).html 來(lái)訪問(wèn) 接受參數(shù)時(shí) 參數(shù)名稱遵循 param+整數(shù)(>=1) 例如: 第一個(gè)參數(shù)名稱為 param1 第二個(gè)參數(shù)名稱為 param2 依次類推 【完全自己寫的 如果項(xiàng)目涉及到struts 比較有參考價(jià)值】
標(biāo)簽： servlet struts Filter 地址
上傳時(shí)間： 2014-09-02
上傳用戶：cooran
實(shí)現(xiàn)無(wú)向圖(或有向圖)的存儲(chǔ)表示,并輸出對(duì)該圖的廣度優(yōu)先（或深度優(yōu)先）遍歷。 系統(tǒng)具備如下的功能： 1．初始化。從鍵盤輸入圖的頂點(diǎn)數(shù)與邊數(shù)。 2．輸出圖的相應(yīng)的存儲(chǔ)表示。 3．輸出圖的廣度優(yōu)先遍歷序列。 4．輸出圖的深度優(yōu)先遍歷序列。
標(biāo)簽： 輸出 存儲(chǔ) 無(wú)向圖 初始化
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：康郎
SVM matlab GUI可視化界面 直觀形象 代碼解釋比較詳細(xì) 對(duì)GUI學(xué)習(xí)和svm學(xué)習(xí)都有幫助
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶：王楚楚
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