創(chuàng)建一個som的代碼，并歸一化，內(nèi)含網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的詳細參數(shù)
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：aappkkee
SimPas詞法分析器。用flex編譯生成yy.lex.c,然后用vc編譯生成.exe文件，附有pascal程序代碼正確的和錯誤的各一段，以及說明。
上傳時間： 2013-12-10
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基于視覺傳感器實現(xiàn)道路信息的理解是目前移動機器人自主導(dǎo)航的重要研究方向，其中道路圖象的正確分割 是提取有效路徑信息的關(guān)鍵。該文針對復(fù)雜、干擾因素多的室外環(huán)境下傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)道路圖象正確分割的問題，提 出了一種基于’() 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路圖象分割方法。該方法通過選取道路圖象的歸一化色彩分量為特征向量，應(yīng)用基于 ’() 學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行道路與非道路識別；為解決環(huán)境噪聲對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的影響，本文設(shè)計了串行級聯(lián) 式四階形態(tài)濾波器實現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分割圖象的濾波處理。通過對實測圖象進行分割處理驗證了該方法的有效性 和魯棒性，可用于室外環(huán)境下機器人的實時視覺導(dǎo)航控制。
標(biāo)簽： 視覺傳感器 移動機器人 導(dǎo)航 方向
上傳時間： 2016-07-18
上傳用戶：lnnn30
高效的字符串查找數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所須查找的長度和字符串的數(shù)量沒有關(guān)系， 只和待查的字符串的長度有關(guān)。而一般的字字符串查找的時間復(fù)雜度為常數(shù)級別。
標(biāo)簽： 字符串 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
上傳時間： 2016-07-27
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問題描述 設(shè)有n種不同面值的硬幣，各硬幣的面值存于數(shù)組T[1:n]中?，F(xiàn)要用這些面值的硬幣來找錢，可以實用的各種面值的硬幣個數(shù)不限。當(dāng)只用硬幣面值T[1],T[2],…,T[i]時，可找出錢數(shù)j的最少硬幣個數(shù)記為C(i,j)。若只用這些硬幣面值，找不出錢數(shù)j時，記C(i,j)=∞。 編程任務(wù) 設(shè)計一個動態(tài)規(guī)劃算法，對1≤j≤L，計算出所有的C( n,j )。算法中只允許實用一個長度為L的數(shù)組。用L和n作為變量來表示算法的計算時間復(fù)雜性 數(shù)據(jù)輸入 由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1行中有1個正整數(shù)n（n<=13），表示有n種硬幣可選。接下來的一行是每種硬幣的面值。由用戶輸入待找錢數(shù)j。 結(jié)果輸出 程序運行結(jié)束時，將計算出的所需最少硬幣個數(shù)輸出到文件output.txt中。
標(biāo)簽：
上傳時間： 2016-07-28
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長短信實現(xiàn)原理：SP、自有應(yīng)用將內(nèi)容超過140個字節(jié)的短信拆分為多條內(nèi)容不超過140個字節(jié)的短信，并正確配置Pk_total、Pk_number字段（具體字段說明參見附件CMPP協(xié)議第16頁）。夢網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、行業(yè)網(wǎng)關(guān)將長短信的各部分提交給同一短信中心下發(fā)并在用戶終端進行組合，長短信全部接收后在手機終端顯示為一條短信
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：330402686
8051帶32Mflash的源代碼，液晶行業(yè)工程師的參考資料。有T/P測試功能。
上傳時間： 2014-01-03
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大家都用DELPHI連接Access數(shù)據(jù)庫，頻繁操作數(shù)據(jù)導(dǎo)致ACCESS數(shù)據(jù)庫不斷增長。 而ACCESS對刪除記錄控件無法自動釋放，導(dǎo)致程序運行越來越慢。 本程序提供了一方法，釋放ACCESS控件。
上傳時間： 2016-08-09
上傳用戶：lz4v4
Java網(wǎng)絡(luò)編程，孫衛(wèi)琴。想學(xué)網(wǎng)絡(luò)編程的值得一看。
標(biāo)簽： Java 網(wǎng)絡(luò)編程
上傳時間： 2014-01-08
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傅立葉描述子是分析和識別物體形狀的重要方法之一．利用基于曲線多邊形近似的連續(xù)傅立葉變換方法 計算傅立葉描述子，并通過形狀的主方向消除邊界起始點相位影響的方法，定義了新的具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變 性的歸一化傅立葉描述子．與使用離散傅立葉變換和模歸一化的傳統(tǒng)傅立葉描述子相比，新的歸一化傅立葉描述 子同時保留了模與相位特性，因此能夠更好地識別物體的形狀．實驗表明這種新的歸一化傅立葉描述子比傳統(tǒng)的 傅立葉描述子能夠更加高效、準(zhǔn)確地識別物體的形狀．
上傳時間： 2016-08-13
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