g729b_pc.rar是G729語音壓縮標準的附件B的C語言實現標準源代碼。
上傳時間： 2015-06-25
上傳用戶：彭玖華
剖析Intel IA32 架構下C 語言及CPU 浮點數機制 Version 0.01 哈爾濱工業大學 謝煜波 （email: xieyubo@126.com 網址:http://purec.binghua.com） （QQ:13916830 哈工大紫丁香BBSID:iamxiaohan） 前言 這兩天翻看一本C 語言書的時候，發現上面有一段這樣寫到 例：將同一實型數分別賦值給單精度實型和雙精度實型，然后打印輸出。 #include <stdio.h> main() { float a double b a = 123456.789e4 b = 123456.789e4 printf(“％f\n％f\n”,a,b) } 運行結果如下：
標簽： Version xieyubo Intel email
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：徐孺
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.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
函數模板T max(T a, T b, T c),使之實現對任何類型數，能從三個數中求出最大數返回。設計各種類型數據(char，short，long，float，double)調用此函數模板。
上傳時間： 2015-07-07
上傳用戶：時代電子小智
B.Aazhang寫的一篇論文，第一次提出了神經網絡如何在應用多用戶檢測中。
上傳時間： 2015-07-17
上傳用戶：ljmwh2000
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
上傳用戶：woshiayin
該系統是B/S結構的，server記載著給用戶端的信息，client向server上傳信息，各client只能從server上下載信息
標簽：
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：aix008
一般文獻對A—B效應的分析不夠明了，作者就此問題進行了探究，力求尋求一種既省時又省力簡單明了的方法，試著用費曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標∞勢所致的A_B效應及超導量子干涉效應、介觀體系中的A_B效應等這些前沿領域的課題。
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：372825274
This project attempts to implement a Database using B+Tree. The project has developed a DATABASE SYSTEM with lesser memory consumption. Its API includes simple SQL Statements and the output is displayed on the screen. Certain applications for which several features of existing databases like concurrency control, transaction management, security features are not enabled. B+Trees can be used as an index for factor access to the data. Help facility is provided to know the syntax of SQL Statements.
標簽： project implement developed Database
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：semi1981
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.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
