學生信息查詢系統(tǒng)C語言實現 包含的功能有: 1、 系統(tǒng)功能選擇菜單：提供了5個功能 A、 按“班級＋平均成績”顯示原始數據 B、 輸入學號，顯示學生檔案，并可選擇用順序查找或者折半查找去實現 C、 輸入不完全的學生姓名即可模糊查找學生檔案。 D、 輸入班級及課程即可統(tǒng)計平均分，優(yōu)秀率及及格率。 2、 數據顯示函數 3、 學號查找函數 4、 模糊查找函數 5、 成績統(tǒng)計函數
標簽： 信息查詢系統(tǒng) C語言 數據
上傳時間： 2014-08-20
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Delphi2005 BS程序設計技巧集 (1-3) 現在delphi 2005 B/S的書籍資料太少，幾乎沒有可參考的資料，這在一定程度上限制了delphi 2005的使用，相反C#，ASP的書籍資料到處都是。通過幾個月的學習也算是總結了一點經驗，從現在起我將陸續(xù)將ASP和C#的例子、技巧翻譯到delphi 2005下面，希望對大家的學習和工作有幫助，畢竟.Net是一種發(fā)展趨勢。我將不定期寫新的內容，同時，如果你在工作或學習中有什么問題，我也會將問題加入本篇文章，另外，一個人的能力畢竟有限，也希望大家共同來解決問題。 宋雨炫
上傳時間： 2013-11-25
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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.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,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。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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四選一選擇器,輸入四個,輸出1個.當NM=00時選A 當NM=01時選B 當NM=10時選C 當NM=11時選D
上傳時間： 2013-12-25
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,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。對圖像B做簡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,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 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G進行中值濾波,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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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區(qū)域增長的算法實現: 1)根據圖像的不同應用選擇一個或一組種 子,它或者是最亮或最暗的點,或者是位 于點簇中心的點 2...通過像素集合的區(qū)域增長 算法實現: 區(qū)域A 區(qū)域B 種子像素增長.3)增長的規(guī)則 4) 結束條件.
上傳時間： 2015-09-30
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基于事件驅動的串口通訊控件 消息幀數據格式: 1 0 A B X X 其中 10 為消息標識, AB表示文本長度,L=A*100+B XX為配位字符,任意 控制幀數據格式 0 1 A B M N 其中 01為控制標識, AB為請求標識 MN為附加標識 11表示請求對方接收文件,M表示描述字串中文件名子串的長度 N表示描述字串中文件大小子串的長度 10通知對方放棄傳輸 00通知文件傳輸完畢 01請求對方發(fā)送數據, MN為10請求發(fā)送下一個 MN為00請求重發(fā) 數據幀數據格式 0 0 A B M N 其中 00 為數據標識, AB表示數據長度,L=A*100+B MN為校驗,M*100+N=A+B
上傳時間： 2015-10-06
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考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為 (f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當考察 是否存在第三類點時，除d, g, i, l, m 以外 的點均被淘汰，因為它們距分割線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，只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點l。計算i 和l 的距離，發(fā)現它小于，因此(i, l) 是最近
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上傳時間： 2013-12-03
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1.大型稀疏線性方程組的求解 A*X=b 。 2. 一維數組冒泡法排序算法 4.矩陣求逆 5. 改進的牛頓算法——弦割法
上傳時間： 2015-10-29
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文法如下: (1)S->aAcBe (2)A->b (3)A->Ab (4)B->d 關於lr0的語法分析
上傳時間： 2015-11-22
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