在一個多人連線伺服器中，我們要有一個伺服端執(zhí)行緒負(fù)責(zé)傾聽是否有客戶端連線，如果有客戶端連線，就指派一個客戶端執(zhí)行緒專門應(yīng)付這個客戶端連線，並在客戶端佇列中記錄它，然後進(jìn)入下一個傾聽。 一個客戶端執(zhí)行緒的工作，就是讀取客戶連線端的使用者輸入訊息，它不負(fù)責(zé)回應(yīng)訊息，而是將讀到的訊息加入訊息佇列中，此外在我們的範(fàn)例中，客戶端執(zhí)行緒也負(fù)責(zé)自己的連線狀態(tài)，如果使用者中斷連線，客戶端執(zhí)行緒會負(fù)責(zé)將自己從客戶端佇列中清除。 廣播執(zhí)行緒負(fù)責(zé)取出訊息佇列中的訊息，然後將之一一傳送訊息給客戶端佇列中尚存在的客戶端執(zhí)行緒。
標(biāo)簽： 伺服器
上傳時間： 2015-05-22
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實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會出現(xiàn)如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)信息，。建立哈夫曼樹。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進(jìn)行編碼，并存入目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）進(jìn)行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個字符的哈夫曼編碼。
上傳時間： 2014-11-23
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輸入數(shù)字比如說6 輸出字母組成的Z 即 abcdef g h i j klmnop
標(biāo)簽： abcdef klmnop 輸入 數(shù)字
上傳時間： 2013-12-24
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM！# 密文？？ 用ARM編程實(shí)現(xiàn)替代加密。
標(biāo)簽： 加密
上傳時間： 2016-07-17
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10個MATLAB處理運(yùn)算方法,影像強(qiáng)化灰階二值等,看看
標(biāo)簽： MATLAB
上傳時間： 2017-07-22
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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
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多人聊天，多路連綫，多綫程，實(shí)現(xiàn) 在一個多人連線伺服器中，我們要有一個伺服端執(zhí)行緒負(fù)責(zé)傾聽是否有客戶端連線，如果有客戶端連線，就指派一個客戶端執(zhí)行緒專門應(yīng)付這個客戶端連線，並在客戶端佇列中記錄它，然後進(jìn)入下一個傾聽。 一個客戶端執(zhí)行緒的工作，就是讀取客戶連線端的使用者輸入訊息，它不負(fù)責(zé)回應(yīng)訊息，而是將讀到的訊息加入訊息佇列中，此外在我們的範(fàn)例中，客戶端執(zhí)行緒也負(fù)責(zé)自己的連線狀態(tài)，如果使用者中斷連線，客戶端執(zhí)行緒會負(fù)責(zé)將自己從客戶端佇列中清除。 廣播執(zhí)行緒負(fù)責(zé)取出訊息佇列中的訊息，然後將之一一傳送訊息給客戶端佇列中尚存在的客戶端執(zhí)行緒。
標(biāo)簽：
上傳時間： 2014-08-26
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基於8951的計(jì)數(shù)器，用4位LED顯示，通過脈衝計(jì)數(shù)，每一個下降沿計(jì)數(shù)一個
標(biāo)簽： 8951
上傳時間： 2013-11-29
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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： 2013-11-26
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使用說明 使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實(shí)現(xiàn)精確的車牌定位。 具體步驟 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： 2014-01-17
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