提出了一種基于樣本的分級(jí)檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運(yùn)動(dòng)矢 量的時(shí)空分布特性以進(jìn)一步縮小結(jié)果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗(yàn)證檢索結(jié)果.試驗(yàn)結(jié)果表明,本方法 所需計(jì)算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標(biāo)簽： dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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Matlab時(shí)頻分析工具箱原始碼及其應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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數(shù)值分析B計(jì)算實(shí)習(xí)作業(yè)二：分別用分段線性插值、分段二次多項(xiàng)式插值、 分段三次多項(xiàng)式插值和三次樣條插值對(duì)所給的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化
標(biāo)簽： 插值 分段 多項(xiàng)式 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2013-11-30
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~{JGR 8vQ IzWwR5SC5D2V?bD#DbO5M3~} ~{3v?b~} ~{Hk?b~} ~{2iQ/5H9&D\~} ~{?IRTWw@)3d~} ~{TZ~}JDK1.4.2~{OBM(9}~}
上傳時(shí)間： 2015-02-22
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b to b 模式 電子商務(wù)系統(tǒng) ，c# 開(kāi)發(fā) , B/S結(jié)構(gòu)
標(biāo)簽： to 模式 電子商務(wù)系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-01-20
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a XOR b> a,然后a XOR b< b,and both a and b are dependent data
標(biāo)簽： XOR and dependent both
上傳時(shí)間： 2014-01-27
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樣板 B 樹(shù) ( B - tree ) 規(guī)則 : (1) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)元素個(gè)數(shù)在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節(jié)點(diǎn)元素個(gè)數(shù)為 [1,2*MIN] (2) 節(jié)點(diǎn)內(nèi)元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的指標(biāo)個(gè)數(shù)為元素個(gè)數(shù)加一 (4) 第 i 個(gè)指標(biāo)所指向的子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的所有元素值皆小於父節(jié)點(diǎn)的第 i 個(gè)元素 (5) B 樹(shù)內(nèi)的所有末端節(jié)點(diǎn)深度一樣
上傳時(shí)間： 2017-05-14
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歐幾里德算法：輾轉(zhuǎn)求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 當(dāng)b為0時(shí),兩數(shù)的最大公約數(shù)即為a getchar()會(huì)接受前一個(gè)scanf的回車(chē)符
標(biāo)簽： gcd getchar scanf mod
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B+樹(shù) B+ tree Library
標(biāo)簽： Library tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-31
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* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X
上傳時(shí)間： 2015-07-26
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