介紹行列劃分算法和矩陣相乘并行算法M P I 程序, 給出基于矩陣相乘并行算法的M P I 實(shí)現(xiàn), 分析和討 論處理器數(shù)目、復(fù)雜性、矩陣劃分、B 子塊傳遞、死鎖避免和矩陣數(shù)據(jù)的獲取等問(wèn)題.
上傳時(shí)間： 2017-06-03
上傳用戶(hù)：royzhangsz
重點(diǎn)介紹了C + + B u i l d e r集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，以便讀者在創(chuàng)建應(yīng)用程序時(shí)能充分利用其強(qiáng)大的功能，從而達(dá)到事半功倍的效果。
標(biāo)簽： 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶(hù)：zsjzc
Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e寫(xiě)的c++ primer 中文版（第三版）。
標(biāo)簽： Stanley Lippman primer
上傳時(shí)間： 2017-06-12
上傳用戶(hù)：talenthn
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標(biāo)簽： sergilemektedir uygulama emli kten
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：上善若水
I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對(duì)這篇文章給出的源代碼
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶(hù)：zhichenglu
二: 普通計(jì)算器的設(shè)計(jì)說(shuō)明: 1 普通計(jì)算器的主要功能(普通計(jì)算與逆波蘭計(jì)算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運(yùn)算及帶括號(hào)的運(yùn)算 b各類(lèi)三角與反三角運(yùn)算（可實(shí)現(xiàn)角度與弧度的切換） c邏輯運(yùn)算， d階乘與分解質(zhì)因數(shù)等 e各種復(fù)雜物理常數(shù)的記憶功能 f對(duì)運(yùn)算過(guò)程的中間變量及上一次運(yùn)算結(jié)果的儲(chǔ)存. G 定積分計(jì)算器（只要輸入表達(dá)式以及上下限就能將積分結(jié)果輸出） H 可編程計(jì)算器（只要輸入帶變量的表達(dá)式后，再輸入相應(yīng)的變量的值就能得到相應(yīng)的結(jié)果） I 二進(jìn)制及八進(jìn)制的計(jì)算器 j十六進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制的功能。 *k (附帶各種進(jìn)制間的轉(zhuǎn)化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
標(biāo)簽： 運(yùn)算 1.1 計(jì)算器 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶(hù)：yzy6007
車(chē)牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)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(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)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(xiàn)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(duì)G進(jìn)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(cè)車(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)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(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)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(xiàn)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(duì)G進(jìn)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(cè)車(chē)牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車(chē)牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車(chē)牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶(hù)：songrui
考察例1 4 - 8中的1 4個(gè)點(diǎn)。A中的最近點(diǎn)對(duì)為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點(diǎn)對(duì)為 (f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當(dāng)考察 是否存在第三類(lèi)點(diǎn)時(shí)，除d, g, i, l, m 以外 的點(diǎn)均被淘汰，因?yàn)樗鼈兙喾指罹€(xiàn)x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比較區(qū)中沒(méi)有點(diǎn)，只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點(diǎn)l。計(jì)算i 和l 的距離，發(fā)現(xiàn)它小于，因此(i, l) 是最近
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上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶(hù)：66666
About: hamsterdb is a database engine written in ANSI C. It supports a B+Tree index structure, uses memory mapped I/O (if available), supports cursors, and can create in-memory databases. Release focus: Major feature enhancements Changes: This release comes with many changes and new features. It can manage multiple databases in one file. A new flag (HAM_LOCK_EXCLUSIVE) places an exclusive lock on the file. hamsterdb was ported to Windows CE, and the Solution file for Visual Studio 2005 now supports builds for x64. Several minor bugs were fixed, performance was improved, and small API changes occurred. Pre-built libraries for Windows (32-bit and 64-bit) are available for download. Author: cruppstahl
標(biāo)簽： C. hamsterdb structure database
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶(hù)：LouieWu
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