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汽車倒車

  • 用c實(shí)現(xiàn)的二叉樹的中序遍歷的讀取與存儲(chǔ)

    用c實(shí)現(xiàn)的二叉樹的中序遍歷的讀取與存儲(chǔ)，能體現(xiàn)出向左倒的二叉樹的打印界面，界面簡(jiǎn)單。

    標(biāo)簽： 二叉樹 讀取 存儲(chǔ)

    上傳時(shí)間： 2014-01-20

    上傳用戶：bakdesec

  • 14*14點(diǎn)陣

    14*14點(diǎn)陣，調(diào)整為14×16 的。 不同于16*16，12*12的，比12*12的大氣， 又不象16*16的滿格，字與字之間沒有什么間隙。 縱向取模，字節(jié)倒序。 先取上面的14字節(jié)， 在取下面的14字節(jié)。 是14×14的字庫加入了拼音的索引。并且索引的漢字部分做了簡(jiǎn)單的劃分，避免一個(gè)拼音對(duì)應(yīng)的漢字分在2個(gè)區(qū)中 原拼音索引格式是 0-0xd4f 拼音索引 8個(gè)字節(jié)一個(gè)記錄，前面6個(gè)字節(jié)是拼音，后面2個(gè)字節(jié)是漢字所在的地址。（高字節(jié)在后，低字節(jié)在前） 映射在本字庫的7B00-884F區(qū) 0x1000—0x2167 漢字區(qū) 映射在8880－99e7 0x2168—0x468f 漢字區(qū) 映射在3da50－3ffff 在【顯示程序】里面有關(guān)于上面14×16字庫中的讀取程序，

    標(biāo)簽： 14 點(diǎn)陣

    上傳時(shí)間： 2014-01-17

    上傳用戶：nanxia

  • Adsp的FFT編程

    Adsp的FFT編程，該程序包有倒序，DIT-FFT變換，帶圖形顯示。值得一看。

    標(biāo)簽： Adsp FFT 編程

    上傳時(shí)間： 2015-04-08

    上傳用戶：aa54

  • jdbc存取oracle blog大數(shù)據(jù)例子。一剪梅.十一年一回首 雨亦奇 同學(xué)風(fēng)華正茂

    jdbc存取oracle blog大數(shù)據(jù)例子。一剪梅.十一年一回首 雨亦奇 同學(xué)風(fēng)華正茂，氣沖斗牛，勢(shì)倒山皋。時(shí)光如箭恨難回，今日發(fā)奮，勢(shì)圖明朝。 學(xué)宜精心練宜早，博采深思，熟能生巧。幾時(shí)刻苦今猶記，長(zhǎng)夜孤燈，心頭閃耀。

    標(biāo)簽： oracle jdbc blog 存取

    上傳時(shí)間： 2014-01-02

    上傳用戶：清風(fēng)冷雨

  • C語言開發(fā)的精彩例子

    C語言開發(fā)的精彩例子，相信總能找倒你要用的

    標(biāo)簽： C語言

    上傳時(shí)間： 2013-11-25

    上傳用戶：王者A

  • 騎士遍歷問題源代碼

    騎士遍歷問題源代碼，利用遞歸算法編程，我倒，這個(gè)還要說多詳細(xì)？

    標(biāo)簽： 源代碼

    上傳時(shí)間： 2014-01-14

    上傳用戶：希醬大魔王

  • SQL語言的基本要領(lǐng)

    SQL語言的基本要領(lǐng)，學(xué)會(huì)了這些一般的SQL據(jù)難不倒你了，經(jīng)典中的經(jīng)典，本人可是找了好久才找到的

    標(biāo)簽： SQL 語言

    上傳時(shí)間： 2013-12-27

    上傳用戶：rishian

  • USB51S庫一共有3個(gè)文件

    USB51S庫一共有3個(gè)文件，包括USB51S.LIB，ISR.C，ISR.H（為了增加USB通信的靈活性，并沒有把所有的子程序都封裝倒USB51S.LIB，而是在ISR.C建立部分通信程序，這樣方便用戶修改

    標(biāo)簽： USB 51S 51

    上傳時(shí)間： 2014-01-18

    上傳用戶：hustfanenze

  • 是CDMA仿真系統(tǒng)產(chǎn)生

    是CDMA仿真系統(tǒng)產(chǎn)生，很多都講倒了要仔細(xì)查閱的

    標(biāo)簽： CDMA 仿真系統(tǒng)

    上傳時(shí)間： 2015-08-15

    上傳用戶：shus521

  • 說話人識(shí)別是語音識(shí)別的一種特殊方式

    說話人識(shí)別是語音識(shí)別的一種特殊方式，其目的不是識(shí)別語音內(nèi)容，而是識(shí)別說話人是誰，即從語音信號(hào)中提取個(gè)人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困難的語音分段問題和時(shí)間歸整問題，且作為一種數(shù)據(jù)壓縮手段可大大減少系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量。本文提出了識(shí)別特征選取采用復(fù)倒譜特征參數(shù)和對(duì)應(yīng)用VQ的說話人識(shí)別系統(tǒng)改進(jìn)的一種方法。當(dāng)用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量較小時(shí)，復(fù)倒譜特征可以得到比較穩(wěn)定的識(shí)別性能。VQ的改進(jìn)方法避免了說話人識(shí)別系統(tǒng)的訓(xùn)練時(shí)間與使用時(shí)間相差過長(zhǎng)從而導(dǎo)致系統(tǒng)的性能明顯下降以及若利用自相關(guān)函數(shù)帶來的大量運(yùn)算。

    標(biāo)簽： 識(shí)別 方式 語音識(shí)別

    上傳時(shí)間： 2015-09-04

    上傳用戶：xwd2010

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