函數(shù)模板T max(T a, T b, T c),使之實現(xiàn)對任何類型數(shù)，能從三個數(shù)中求出最大數(shù)返回。設(shè)計各種類型數(shù)據(jù)(char，short，long，float，double)調(diào)用此函數(shù)模板。
上傳時間： 2015-07-07
上傳用戶：時代電子小智
本書第一部分講述的是傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)接口N e t B I O S、重定向器以及通過重定向器進(jìn)行的各類 網(wǎng)絡(luò)通信。盡管本書大部分內(nèi)容均圍繞Wi n s o c k編程這一主題展開，但是， A P I比起Wi n s o c k 來，仍然具有某些獨到之處
標(biāo)簽： 分 定向 網(wǎng)絡(luò)接口 編程
上傳時間： 2015-07-08
上傳用戶：戀天使569
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像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(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(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車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
回溯（b a c k t r a c k i n g）是一種系統(tǒng)地搜索問題解答的方法。為了實現(xiàn)回溯，首先需要為問題定義一個解空間（ solution space），這個空間必須至少包含問題的一個解（可能是最優(yōu)的）。在迷宮老鼠問題中，我們可以定義一個包含從入口到出口的所有路徑的解空間；在具有n 個對象的0 / 1背包問題中（見1 . 4節(jié)和2 . 2節(jié)），解空間的一個合理選擇是2n 個長度為n 的0 / 1向量的集合，這個集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當(dāng)n= 3時，解空間為{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
標(biāo)簽： 搜索
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：jhksyghr
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(dāng)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(qū)中沒有點，只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點l。計算i 和l 的距離，發(fā)現(xiàn)它小于，因此(i, l) 是最近
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上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：66666
代入法的啟發(fā)示搜索 我的代碼實現(xiàn)是：按照自然語言各字母出現(xiàn)頻率的大小從高到低（已經(jīng)有人作國統(tǒng)計分析了）先生成一張字母出現(xiàn)頻率統(tǒng)計表（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) ，再對密文字母計算頻率，并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統(tǒng)計表（B），通過兩張表的對應(yīng)關(guān)系，不斷用A中的字母去替換B中的字母，搜索不成功時就回退，在這里回朔是一個關(guān)鍵。
上傳時間： 2015-10-24
上傳用戶：wanqunsheng
ITU-T G.729語音壓縮算法。 description: Fixed-point description of commendation G.729 with ANNEX B Coding of Speech at 8 kbit/s using Conjugate-Structure Algebraic-Code-Excited Linear-Prediction (CS-ACELP) with Voice Activity Decision(VAD), Discontinuous Transmission(DTX), and Comfort Noise Generation(CNG).
標(biāo)簽： description commendation Fixed-point 729
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：thesk123
梯形公式計算面積近似值:In=Tn=h/2(f(a)+f(b)) 變長梯形面積:T2n=Tn/2+h/2∑f(Xk+h/2) 辛普生面積:I2n=(4T2n-Tn)/3
上傳時間： 2016-01-06
上傳用戶：qw12
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標(biāo)簽： T-REC-H 200011 MSW-E 323
上傳時間： 2014-11-13
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標(biāo)簽： T-REC-H 200107 MSW-E AnnM
上傳時間： 2013-12-26
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