98年全國大學生數學建模競賽B題“水災巡視問題”，是一個推銷員問題，本題有53個點，所有可能性大約為exp(53),目前沒有好方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個較優解,將所有結點編號為1到53,1到53的排列就是系統的結構,結構的變化規則是:從1到53的排列中隨機選取一個子排列,將其反轉或將其移至另一處,能量E自然是路徑總長度。具體算法描述如下：步1： 設定初始溫度T，給定一個初始的巡視路線。步2 ：步3 --8循環K次步3：步 4--7循環M次步4：隨機選擇路線的一段步5：隨機確定將選定的路線反轉或移動，即兩種調整方式：反轉、移動。步6：計算代價D，即調整前后的總路程的長度之差步7：按照如下規則確定是否做調整：如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進行調整步8:T*0.9-->T,降溫
上傳時間： 2015-03-14
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java ejb開發 程序4、語句alter table people add(phone_number varchar2(10)) 的作用是 A 修改表結構 B 為people表添加約束，約束名稱是phone_number C 向people表中添加一列，名稱是phone_number，數據類型是varchar2，長度是10 D 上述答案均不正確 5、（ ）BLOB和CLOB的區別在于 A CLOB只能存放字符類型的數據，而BLOB沒有任何限制 B BLOB只能存放字符類型的數據，而CLOB沒有任何限制 C CLOB只能存放小于4000字節的數據，而BLOB可以存放大于4000字節的數據 D BLOB只能存放小于4000字節的數據，而CLOB可以存放大于4000字節的數據 6、存儲過程從本質上來講就是 A 匿名的PL/SQL程序塊，它可以被賦予參數 B 命名的PL/SQL程序塊，它可以被賦予參數 C 命名的PL/SQL程序塊，不能被賦予參數 D 匿名的PL/SQL程序塊，不能被賦予參數 7、（ ）下列關于日期數據類型，哪一個語句是正確的寫法 A insert into test values( 9999-12-03 ) B insert into test values( 1999-03-02 ) C insert into test values(to_char(1999-06-03, yyyy/dd/mm )) D insert into test
標簽： people phone_number varchar2 alter
上傳時間： 2013-12-26
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將A、B、C、D、E、F這六個變量排成如圖所示的三角形，這六個變量分別取[1，6]上的整數，且均不相同。求使三角形三條邊上的變量之和相等的全部解。如圖就是一個解。
上傳時間： 2013-12-16
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Delphi2005 B/S程序設計技巧集（15--22） 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： 2013-12-12
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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
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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
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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 的比較區中沒有點，只需考察i 即可。i 的比較區中僅含點l。計算i 和l 的距離，發現它小于，因此(i, l) 是最近
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上傳時間： 2013-12-03
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直線加法的實驗報告 實現任意二位加法 (a+b)-(c+d)
上傳時間： 2013-12-27
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雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時應注意驗證這個限制條件。我在實現模型時未加入任何出錯流程控制。X不能為0。 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2()
標簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時間： 2014-11-30
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三個候選人A、B、C，根據投票者在選票上對他們編號的填寫順序記分， !!!剛才傳的6.rar說明寫錯了,我再傳一次
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上傳時間： 2013-12-19
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