C++ Primer, Fourth Edition By Stanley B. Lippman, Josée Lajoie, Barbara E. Moo ............................................... Publisher: Addison Wesley Professional Pub Date: February 14, 2005 Print ISBN: 0-201-72148-1 Pages: 912
標(biāo)簽: B. E. Edition Barbara
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功能菜單 1.商品管理 a.商品目錄 b.商品管理 c.促銷商品 2.訂單管理 3.報(bào)表統(tǒng)計(jì) 4.會(huì)員管理 a.會(huì)員管理 b.會(huì)員來(lái)源 c.會(huì)員分類 d.業(yè)務(wù)員管理 e.會(huì)員積分 f.會(huì)員充值 g.禮品數(shù)據(jù) 5.網(wǎng)站管理 a.信息管理 b.友情鏈接 c.網(wǎng)站留言 d.網(wǎng)站參數(shù) e.配送管理 6.系統(tǒng)管理 a.用戶管理 b.支付管理 c.數(shù)據(jù)清理 7.修改密碼 8.退出系統(tǒng) 后臺(tái)訪問(wèn)方式為admin/index.asp 用戶名8001密碼111111
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98年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題“水災(zāi)巡視問(wèn)題”,是一個(gè)推銷員問(wèn)題,本題有53個(gè)點(diǎn),所有可能性大約為exp(53),目前沒(méi)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(gè)較優(yōu)解,將所有結(jié)點(diǎn)編號(hào)為1到53,1到53的排列就是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)的變化規(guī)則是:從1到53的排列中隨機(jī)選取一個(gè)子排列,將其反轉(zhuǎn)或?qū)⑵湟浦亮硪惶?能量E自然是路徑總長(zhǎng)度。具體算法描述如下:步1: 設(shè)定初始溫度T,給定一個(gè)初始的巡視路線。步2 :步3 --8循環(huán)K次步3:步 4--7循環(huán)M次步4:隨機(jī)選擇路線的一段步5:隨機(jī)確定將選定的路線反轉(zhuǎn)或移動(dòng),即兩種調(diào)整方式:反轉(zhuǎn)、移動(dòng)。步6:計(jì)算代價(jià)D,即調(diào)整前后的總路程的長(zhǎng)度之差步7:按照如下規(guī)則確定是否做調(diào)整:如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進(jìn)行調(diào)整步8:T*0.9-->T,降溫
標(biāo)簽: 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 巡視 競(jìng)賽
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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(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??紤]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(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)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
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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??紤]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(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)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
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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€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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代入法的啟發(fā)示搜索 我的代碼實(shí)現(xiàn)是:按照自然語(yǔ)言各字母出現(xiàn)頻率的大小從高到低(已經(jīng)有人作國(guó)統(tǒng)計(jì)分析了)先生成一張字母出現(xiàn)頻率統(tǒng)計(jì)表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ,再對(duì)密文字母計(jì)算頻率,并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統(tǒng)計(jì)表(B),通過(guò)兩張表的對(duì)應(yīng)關(guān)系,不斷用A中的字母去替換B中的字母,搜索不成功時(shí)就回退,在這里回朔是一個(gè)關(guān)鍵。
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第7章 Java B/S結(jié)構(gòu)編程 實(shí)例76 簡(jiǎn)單的Servlet程序 實(shí)例77 簡(jiǎn)單的留言簿 實(shí)例78 JSP+Java Bean的計(jì)數(shù)器 實(shí)例79 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢 實(shí)例80 文件的上傳下載 實(shí)例81 收發(fā)E-mail 實(shí)例82 B/S結(jié)構(gòu)的聊天室 實(shí)例83 網(wǎng)上選課 實(shí)例84 B/S結(jié)構(gòu)的商業(yè)應(yīng)用——購(gòu)物車 實(shí)例85 通過(guò)JSP調(diào)用Applet程序 實(shí)例86 JSP與XML的結(jié)合
標(biāo)簽: Java Servlet Bean JSP
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)一個(gè)PB的應(yīng)用程序, 能實(shí)現(xiàn)以下功能: a.新增員工資料 b.修改員工資料 c.刪除員工資料 d.按姓名查找員工資料(能模糊查找, 例如輸入"林", 則所有姓或名中含有"林"字的 員工全列出來(lái).) e.系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí), 針對(duì)今天為該員工生日的, 則自動(dòng)彈出提示進(jìn)行祝福. 2) 員工資料的數(shù)據(jù)必須有: 工號(hào)(為主鍵), 姓名, 出生日期, 入職日期, 部門(mén), 職務(wù) 3) 數(shù)據(jù)庫(kù)類型為ASA8.0
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問(wèn)題描述 序列Z=<B,C,D,B>是序列X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,相應(yīng)的遞增下標(biāo)序列為<2,3,5,7>。 一般地,給定一個(gè)序列X=<x1,x2,…,xm>,則另一個(gè)序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列,是指存在一個(gè)嚴(yán)格遞增的下標(biāo)序列〈i1,i2,…,ik〉使得對(duì)于所有j=1,2,…,k使Z中第j個(gè)元素zj與X中第ij個(gè)元素相同。 給定2個(gè)序列X和Y,當(dāng)另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時(shí),稱Z是序列X和Y的公共子序列。 你的任務(wù)是:給定2個(gè)序列X、Y,求X和Y的最長(zhǎng)公共子序列Z。
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