軟件工程實(shí)習(xí)項(xiàng)目:移動(dòng)網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳, java+tomcat+struts+mysql, 包含Eclipse工程文件和數(shù)據(jù)庫(kù)的初始化的sql腳本,此外還有包括需求分析,概要設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì)等所有文檔
標(biāo)簽: 軟件工程 實(shí)習(xí) 移動(dòng)網(wǎng) 營(yíng)業(yè)廳
上傳時(shí)間: 2013-12-07
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TMS320F2812各種TI自帶函數(shù),如初始化函數(shù)以及外設(shè)函數(shù)說(shuō)明
上傳時(shí)間: 2014-12-06
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本程序修改自飛天BBS 7.0 將原來(lái)的ASP語(yǔ)法遷移為ASP.NET并封裝成DLL ASP.NET相對(duì)ASP有更快的執(zhí)行效率以及更高的并發(fā)訪問(wèn)量 基于ASP.NET的DLL可以運(yùn)行在支持ASP.NET的虛擬**上,不需要注冊(cè)DLL,更新DLL也不需要重起IIS 本程序采用了Web.Config文件的HttpHandlers機(jī)制,不需要明文的ASPX文件 VBSource目錄為ASP.NET程序的源代碼,不需要上傳到Web服務(wù)器 WebFolder目錄為上傳到Web服務(wù)器的虛擬目錄,沒(méi)有源代碼,只有DLL和其他的圖片資源 可使用VS.NET 2005打開工程,修改當(dāng)中的源代碼并重新生成DLL 修改內(nèi)容需要安裝Visual Studio.NET 2005開發(fā)環(huán)境,在運(yùn)行的服務(wù)器上需要開通ASP.NET2.0服務(wù)
上傳時(shí)間: 2014-01-10
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自適應(yīng)信號(hào)處理s變換工具箱,及其實(shí)例,包含量個(gè)程序
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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本論文主要介紹圖像處理系統(tǒng)軟件的算法分析、代碼實(shí)現(xiàn)。以及實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的程序開發(fā)工具Delphi的簡(jiǎn)單介紹。軟件開發(fā)的目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的銳化、扭曲、波浪平滑處理等效果。文章的主要內(nèi)容為該軟件的算法分析過(guò)程、代碼編寫、界面設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程。本論文特別對(duì)圖象的銳化、圖象的扭曲和圖象的平滑處理算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和比較,如銳化功能的差分法與邊緣提取算法的分析、比較,平滑功能的平滑濾波法、中值濾波法、自適應(yīng)濾波法等算法的分析、比較。然后對(duì)確定的這幾個(gè)功能算法的實(shí)現(xiàn)編寫了Delphi的算法代碼,其中心代碼在文中將詳細(xì)介紹。論文最后介紹了本軟件的界面設(shè)計(jì)過(guò)程和界面設(shè)計(jì)結(jié)果,并對(duì)其中幾個(gè)主要按鈕的代碼實(shí)現(xiàn)做了介紹。是介紹整個(gè)軟件開發(fā)過(guò)程的文章。
標(biāo)簽: Delphi 算法分析 軟件開發(fā) 論文
上傳時(shí)間: 2017-05-21
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幫助系統(tǒng)工程師,設(shè)計(jì)者,管理者在電視廣播上可以順利的傳輸類比訊號(hào)至數(shù)位訊號(hào)之基礎(chǔ)技術(shù)
上傳時(shí)間: 2014-01-07
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演算法是指利用電腦解決問(wèn)題所需要的具體方法和步驟。也就是說(shuō)給定初始狀態(tài)或輸入數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)電腦程序的有限次運(yùn)算,能夠得出所要求或期望的終止?fàn)顟B(tài)或輸出數(shù)據(jù)。本書介紹電腦科學(xué)中重要的演算法及其分析與設(shè)計(jì)技術(shù)
標(biāo)簽: 算法
上傳時(shí)間: 2017-06-09
上傳用戶:wys0120
VC的可視化編程環(huán)境為我們提供了方便的界面編程操作,然而對(duì)于不規(guī)則窗體的實(shí)現(xiàn),還需要通過(guò)語(yǔ)言編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文檔教你如何編寫自定制不規(guī)則窗體!
標(biāo)簽: 可視化編程 環(huán)境 操作 界面編程
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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文章介紹了DSP工程中的CMD文件的編寫,如:COFF格式、Section目標(biāo)文件、C語(yǔ)言的段、 自定義段(C語(yǔ)言),對(duì)于初學(xué)者學(xué)習(xí)DSP是個(gè)很好的學(xué)習(xí)資料
上傳時(shí)間: 2017-07-01
上傳用戶:氣溫達(dá)上千萬(wàn)的
語(yǔ)音識(shí)別中的說(shuō)話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說(shuō)話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上,研究?jī)煞N基于模型 的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗(yàn)概率(MAp)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,不論采用哪種自適應(yīng)都能使識(shí)別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性,但收斂性較差, 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性,但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。 文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中,初始模型參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)自適 應(yīng)效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對(duì)自適應(yīng)效果的影響。文 章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果,從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對(duì)包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算 法等效性進(jìn)行討論,并給出了統(tǒng)一的算法框架。
標(biāo)簽: MLLR MAP nh 語(yǔ)音識(shí)別
上傳時(shí)間: 2014-01-09
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