一般文獻(xiàn)對A—B效應(yīng)的分析不夠明了，作者就此問題進(jìn)行了探究，力求尋求一種既省時(shí)又省力簡單明了的方法，試著用費(fèi)曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標(biāo)∞勢所致的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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b+tree樹的java實(shí)現(xiàn)。 是一個(gè)框架， 可以往里加新的東西， 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的功能
上傳時(shí)間： 2015-08-20
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高級(jí)樹,介紹各種高級(jí)樹的原理,如B+樹,策略樹,等
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：牛布牛
本程序使用于愛思51-B型高級(jí)用戶板功能測試及演示,是用asm寫的，有要的朋友可以下下，
上傳時(shí)間： 2015-08-26
上傳用戶：lmeeworm
本文開發(fā)了一套基于J2EE技術(shù)的新兵思想評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于多層B／S軟件架構(gòu)，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、靈活性及安全性；通過使用UML的系統(tǒng)分析，MVC、DAO等設(shè)計(jì)模式及面向?qū)ο螅ǎ郑茫┑脑O(shè)計(jì)和開發(fā)，采用Spring、Hibernate、WebWork等框架技術(shù)，提高了開發(fā)的效率，為相關(guān)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)探索了一條新思路。
標(biāo)簽： J2EE 評(píng)估系統(tǒng) 多層
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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高斯亞當(dāng)消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個(gè)子過程實(shí)現(xiàn)高斯亞當(dāng)消去法
上傳時(shí)間： 2015-08-29
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生產(chǎn)排程計(jì)劃的一份源碼.JAVA.B/S結(jié)構(gòu)的。希望對一部分人有幫助
上傳時(shí)間： 2015-08-30
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BackProp算法：經(jīng)典的B-P算法.
上傳時(shí)間： 2014-11-22
上傳用戶：xc216
Implemented BFS, DFS and A* To compile this project, use the following command: g++ -o search main.cpp Then you can run it: ./search The input is loaded from a input file in.txt Here is the format of the input file: The first line of the input file shoud contain two chars indicate the source and destination city for breadth first and depth first algorithm. The second line of input file shoud be an integer m indicate the number of connections for the map. Following m lines describe the map, each line represents to one connection in this form: dist city1 city2, which means there is a connection between city1 and city2 with the distance dist. The following input are for A* The following line contains two chars indicate the source and destination city for A* algorithm. Then there is an integer h indicate the number of heuristic. The following h lines is in the form: city dist which means the straight-line distance from the city to B is dist.
標(biāo)簽： Implemented following compile command
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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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(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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