98年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題“水災(zāi)巡視問題”，是一個(gè)推銷員問題，本題有53個(gè)點(diǎn)，所有可能性大約為exp(53),目前沒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，即兩種調(diào)整方式：反轉(zhuǎn)、移動。步6：計(jì)算代價(jià)D，即調(diào)整前后的總路程的長度之差步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 競賽
上傳時(shí)間： 2015-03-14
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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(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(shí)間： 2014-01-08
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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(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(shí)就回退，在這里回朔是一個(gè)關(guān)鍵。
上傳時(shí)間： 2015-10-24
上傳用戶：wanqunsheng
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
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點(diǎn)對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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B樹及其B+樹的實(shí)現(xiàn)代碼，支持模版（數(shù)據(jù)類型，M值）
上傳時(shí)間： 2016-02-22
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A* sudo sudo/* B* adduser script adduser C* rmuser script rmuser E* tout tout/* F* dumdum dumdum G* lostfile lostfile H* Mkfl.localsys Makefile.localsys I* spacegripe spacegripe J* sendmail.cf sendmail.cf N* remote remote.c O* distributed conrol distrib/* P* hosts and name server makerevhosts Q* xargs xargs/*
標(biāo)簽： adduser script rmuser sudo
上傳時(shí)間： 2016-03-29
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高斯－塞德爾迭代法算法： 設(shè)方程組AX=b 的系數(shù)矩陣的對角線元素 ，M為迭代次數(shù)容許的最大值， 為容許誤差。 ① 取初始向量 ，令k=0 ② 對 計(jì)算 ③ 如果 ，則輸出 ，結(jié)束；否則執(zhí)行④， ④ 如果 ，則不收斂，終止程序；否則 ，轉(zhuǎn)②。
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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5.22④ 假設(shè)系數(shù)矩陣A和B均以三元組表作為存儲結(jié)構(gòu)。 試寫出滿足以下條件的矩陣相加的算法：假設(shè)三元組表A 的空間足夠大，將矩陣B加到矩陣A上，不增加A、B之外 的附加空間，你的算法能否達(dá)到O(m+n)的時(shí)間復(fù)雜度?其 中m和n分別為A、B矩陣中非零元的數(shù)目。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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