這個(gè)連接池是直接從JIVE中取出來的，進(jìn)行了一下修改，使得連接參數(shù)直接在程序中設(shè)定而不是從屬性文件中讀取。 [b]用法：[/b] 先設(shè)定自己的連接參數(shù)，在DbConnectionDefaultPool.java文件的loadProperties方法中。注意你也需要設(shè)定連接池的log文件的存放位置。
上傳時(shí)間： 2016-11-21
上傳用戶：TF2015
漢諾塔！！！ Simulate the movement of the Towers of Hanoi puzzle Bonus is possible for using animation eg. if n = 2 A→B A→C B→C if n = 3 A→C A→B C→B A→C B→A B→C A→C
標(biāo)簽： the animation Simulate movement
上傳時(shí)間： 2017-02-11
上傳用戶：waizhang
利用matlab編程，講解了3D成像照相記得工作原理和基本實(shí)現(xiàn)方法。
上傳時(shí)間： 2014-09-09
上傳用戶：417313137
摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計(jì)圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型 出發(fā) ,對(duì)圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動(dòng)選取奇異值重組階數(shù)以減少噪聲對(duì)估計(jì)的影響。利用理想圖像奇異值向 量平均能譜指數(shù)模型 ,估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時(shí)域結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該方法能 在不同信噪比情況下估計(jì)成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) ,估計(jì)結(jié)果比原有估計(jì)方法有所提高 ,有望為圖像復(fù)原算法的預(yù)處理提 供一種有效的手段。
上傳時(shí)間： 2014-08-06
上傳用戶：litianchu
InSAR工具箱，實(shí)現(xiàn)干涉SAR的處理和成像等功能。
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：xauthu
電子書，書名《雷達(dá)成像技術(shù)》，對(duì)于搞雷達(dá)信號(hào)處理的工程技術(shù)人員很有幫助
標(biāo)簽： 電子書
上傳時(shí)間： 2017-06-19
上傳用戶：aa17807091
對(duì)逆問題的研究，在生物成像中的應(yīng)用,建模及解的方法
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2017-07-16
上傳用戶：wanqunsheng
PIC16C63單片機(jī)UART通信——A機(jī)讀取時(shí)鐘芯片DS1302獲得當(dāng)前時(shí)間，通過UART通信傳給B機(jī)，B機(jī)使用LCD1602顯示當(dāng)前時(shí)間
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：shanml
Omap2420適合基于Linux、Windows和Symbian操作系統(tǒng)(OS)的高端手機(jī)應(yīng)用。它是Omap 2系列產(chǎn)品中的第一款，而Omap2系列最終將會(huì)轉(zhuǎn)向“調(diào)制解調(diào)和應(yīng)用處理器”的混合領(lǐng)域。或許這款芯片最吸引人的地方就是多處理器內(nèi)核，它包含了330MHz的ARM 11 RISC、220 MHz的TI C55 DSP、內(nèi)含ARM7的成像和視頻處理器，以及支持166 MHz移動(dòng)DDR SDRAM的Imagination Technologies公司3-D圖形處理器。該芯片還集成了顯示和相機(jī)控制器、SDRAM和閃存控制器，并附加了60多個(gè)外圍控制器。Omap 2420能夠?yàn)楦叨硕嗝襟w應(yīng)用提供強(qiáng)大支持，這些應(yīng)用包括30fps通用中間格式(CIF)的視頻會(huì)議、30fps的VGA編解碼、VGA和TV顯示，以及300萬像素以上的相機(jī)。使用該芯片的手機(jī)設(shè)計(jì)已經(jīng)進(jìn)行了一段時(shí)間，估計(jì)馬上就會(huì)投放市場(chǎng)
標(biāo)簽： Omap Windows Symbian Linux
上傳時(shí)間： 2017-08-06
上傳用戶：agent
從ML-EM 重建算法入手，分析了貝葉斯模型的一些關(guān)鍵點(diǎn)，針對(duì)采用傳統(tǒng)方法求解MAP問題的局限性，提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建算法，為了保留邊緣信息，引入了二進(jìn)制的保邊緣變量，并應(yīng)用共軛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解，模擬的重建結(jié)果表明，應(yīng)用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：ztj182002
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
