數據結構實驗——停車場管理系統 停車場管理。設停車場內只有一個可停放幾輛汽車的狹長通道，且只有一個大門可供汽車進出。汽車在停車場內按車輛到達時的先后順序，依次由北向南排列（大門在最南端，最先到達的第一輛車停放在車場的最北端），若車場內已停滿幾輛汽車，則后來的汽車只能在門外的便道上等候，一旦停車場內有車開走，則排在便道上的第一輛車即可開入；當停車場內某輛車要離開時，由于停車場是狹長的通道，在它之后開入車場的車輛必須先退出車場為它讓路，待該輛車開出大門外后，為它讓路的車輛再按原次序進入車場。在這里假設汽車不能從便道上開走。試設計一個停車場管理程序。 1. 掌握棧和隊列的特點，懂得在什么樣的問題中應該利用哪種結構； 2. 熟練掌握棧的算法實現，特別注意棧滿和棧空的條件和它們的描述； 3. 熟練掌握隊列的算法實現； 4. 掌握從時間和空間復雜度的角度綜合分析棧和隊列的不同存儲結構的特點及其適用的場合。
標簽： 停車場 數據結構 實驗 管理系統
上傳時間： 2014-08-11
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針對於順滑膜態的入門控制方式，簡單的表現出優點，對於想控制研究的人有相當大的幫助
標簽： 控制方式
上傳時間： 2013-12-24
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斜度測試程序 * 程序對應的硬件設置為：利而達MSP430-Test44x實驗板，斜度計使用的 * 是ADXL202E，數字y連接TA1/P1.2,數據x連接P1.0/TA0,P4.6對應斜度計電源 * 每個方向的斜度顯示時都占用三個字符， * 斜度范圍為0~90,高于90的，斜度為(180－斜度）
標簽： Test MSP 430 44
上傳時間： 2013-12-12
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2.54間距雙排排針規格書,可分為彎針,直針,SMT貼片公針
標簽： Pin Header Drawing 2.54雙排插針 2.54雙排公針 2.54DIP公針 2.54針座 2.54直插180度排針 雙排排針圖紙 雙排排針規格書 雙排排針工程圖紙
上傳時間： 2016-01-08
上傳用戶：1234lucy
論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下： (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現， 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O．34～0．68)，其中， 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優，預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能，結果表明U-Net．4網絡結構的分割 效果最優，平均區域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A．E，得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標簽： 紅外熱成像技術
上傳時間： 2022-02-13
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改善WEDM－HS 加工表面粗糙度值的工藝探討
標簽： WEDM 加工 表面粗糙度 工藝探討
上傳時間： 2013-04-15
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180篇發燒功放制作學習資料 pdf
標簽： 180 發燒功放
華邦用系列單片機資料2
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上傳時間： 2013-08-01
華邦用系列單片機資料3
華邦用系列單片機資料1
上傳時間： 2013-06-02
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