一般文獻(xiàn)對(duì)A—B效應(yīng)的分析不夠明了,作者就此問(wèn)題進(jìn)行了探究,力求尋求一種既省時(shí)又省力簡(jiǎn)單明了的方法,試著用費(fèi)曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢(shì)A和標(biāo)∞勢(shì)所致的A_B效應(yīng)及超導(dǎo)量子干涉效應(yīng)、介觀體系中的A_B效應(yīng)等這些前沿領(lǐng)域的課題。
上傳時(shí)間: 2014-01-27
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高斯亞當(dāng)消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個(gè)子過(guò)程實(shí)現(xiàn)高斯亞當(dāng)消去法
上傳時(shí)間: 2015-08-29
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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。
上傳時(shí)間: 2014-01-08
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四種加密解密算法的源代碼/*輾轉(zhuǎn)相除法求a,b的最大公因數(shù)*/
上傳時(shí)間: 2015-09-11
上傳用戶:GavinNeko
Bing is a point-to-point bandwidth measurement tool (hence the b ), based on ping. Bing determines the real (raw, as opposed to available or average) throughput on a link by measuring ICMP echo requests roundtrip times for different packet sizes for each end of the link
標(biāo)簽: Bing point-to-point measurement determines
上傳時(shí)間: 2015-09-15
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用單鏈表實(shí)現(xiàn)對(duì)兩個(gè)無(wú)序 A,B表進(jìn)行合并并使的合并后的表按從小到大排序
上傳時(shí)間: 2013-11-30
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設(shè)A和B是長(zhǎng)度相同的2個(gè)字符串。A和B的距離定義為相應(yīng)位置字符距離之和。2個(gè)非空格字符的距離是它們的ASCII碼之差的絕對(duì)值。空格與空格的距離為0;空格與其它字符的距離為一定值k。 字符串A的擴(kuò)展是在A中插入若干空格字符所產(chǎn)生的字符串。在字符串A和B的所有長(zhǎng)度相同的擴(kuò)展中,有一對(duì)距離最小的擴(kuò)展,該距離稱為字符串A和B的擴(kuò)展距離。 對(duì)于給定的字符串A和B,試設(shè)計(jì)一個(gè)算法,計(jì)算其擴(kuò)展距離。
標(biāo)簽: ASCII 字符 字符串 長(zhǎng)度
上傳時(shí)間: 2014-12-22
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回溯(b a c k t r a c k i n g)是一種系統(tǒng)地搜索問(wèn)題解答的方法。為了實(shí)現(xiàn)回溯,首先需要為問(wèn)題定義一個(gè)解空間( solution space),這個(gè)空間必須至少包含問(wèn)題的一個(gè)解(可能是最優(yōu)的)。在迷宮老鼠問(wèn)題中,我們可以定義一個(gè)包含從入口到出口的所有路徑的解空間;在具有n 個(gè)對(duì)象的0 / 1背包問(wèn)題中(見(jiàn)1 . 4節(jié)和2 . 2節(jié)),解空間的一個(gè)合理選擇是2n 個(gè)長(zhǎng)度為n 的0 / 1向量的集合,這個(gè)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(shí),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(shí)間: 2014-01-17
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區(qū)域增長(zhǎng)的算法實(shí)現(xiàn): 1)根據(jù)圖像的不同應(yīng)用選擇一個(gè)或一組種 子,它或者是最亮或最暗的點(diǎn),或者是位 于點(diǎn)簇中心的點(diǎn) 2...通過(guò)像素集合的區(qū)域增長(zhǎng) 算法實(shí)現(xiàn): 區(qū)域A 區(qū)域B 種子像素增長(zhǎng).3)增長(zhǎng)的規(guī)則 4) 結(jié)束條件.
上傳時(shí)間: 2015-09-30
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Distributed Median,Alice has an array A, and Bob has an array B. All elements in A and B are distinct. Alice and Bob are interested in finding the median element of their combined arrays.
標(biāo)簽: array B. Distributed has
上傳時(shí)間: 2013-12-25
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