這是我心儀已久的一本書 頂級(jí)大師Stanley B Lippman J o s é e L a j o i e合著的
上傳時(shí)間: 2014-01-01
上傳用戶:nanfeicui
該程序主要用于實(shí)現(xiàn)97年的全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題零件的參數(shù)設(shè)計(jì)
標(biāo)簽: 程序 大學(xué)生 參數(shù)設(shè)計(jì) 數(shù)學(xué)建模
上傳時(shí)間: 2014-01-21
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實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數(shù)據(jù)信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對(duì)明文文件進(jìn)行編碼,并存入目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對(duì)目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)進(jìn)行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。
上傳時(shí)間: 2014-11-23
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM!# 密文?? 用ARM編程實(shí)現(xiàn)替代加密。
標(biāo)簽: 加密
上傳時(shí)間: 2016-07-17
上傳用戶:qq521
這是一個(gè)三次樣條插值的.m程序 輸入的是一個(gè)二維數(shù)組A(Nx2) 插值方法為: S(x) = A(J) + B(J)*( x - x(J) ) + C(J)*( x - x(J) )**2 +D(J) * ( x - x(J) )**3 for x(J) <= x < x(J + 1)
上傳時(shí)間: 2013-12-14
上傳用戶:gengxiaochao
Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e寫的c++ primer 中文版(第三版)。
標(biāo)簽: Stanley Lippman primer
上傳時(shí)間: 2017-06-12
上傳用戶:talenthn
二: 普通計(jì)算器的設(shè)計(jì)說明: 1 普通計(jì)算器的主要功能(普通計(jì)算與逆波蘭計(jì)算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運(yùn)算及帶括號(hào)的運(yùn)算 b各類三角與反三角運(yùn)算(可實(shí)現(xiàn)角度與弧度的切換) c邏輯運(yùn)算, d階乘與分解質(zhì)因數(shù)等 e各種復(fù)雜物理常數(shù)的記憶功能 f對(duì)運(yùn)算過程的中間變量及上一次運(yùn)算結(jié)果的儲(chǔ)存. G 定積分計(jì)算器(只要輸入表達(dá)式以及上下限就能將積分結(jié)果輸出) H 可編程計(jì)算器(只要輸入帶變量的表達(dá)式后,再輸入相應(yīng)的變量的值就能得到相應(yīng)的結(jié)果) I 二進(jìn)制及八進(jìn)制的計(jì)算器 j十六進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制的功能。 *k (附帶各種進(jìn)制間的轉(zhuǎn)化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
標(biāo)簽: 運(yùn)算 1.1 計(jì)算器 計(jì)算
上傳時(shí)間: 2013-11-26
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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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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: 2014-01-08
上傳用戶:songrui
考察例1 4 - 8中的1 4個(gè)點(diǎn)。A中的最近點(diǎn)對(duì)為(b,h),其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點(diǎn)對(duì)為 (f, j),其距離為0 . 3,因此= 0 . 3。當(dāng)考察 是否存在第三類點(diǎn)時(shí),除d, g, i, l, m 以外 的點(diǎn)均被淘汰,因?yàn)樗鼈兙喾指罹€x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m},RB= {g, l},由 于d 和m 的比較區(qū)中沒有點(diǎn),只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點(diǎn)l。計(jì)算i 和l 的距離,發(fā)現(xiàn)它小于,因此(i, l) 是最近
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上傳時(shí)間: 2013-12-03
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