硬盤以及分區(qū)結(jié)構(gòu)簡介。 硬盤分區(qū)表和文件分配表 硬盤只有經(jīng)過物理格式化，分區(qū)，邏輯格式化后才能使用，在進行分區(qū)時，F(xiàn)DISK 會在硬盤的0柱面0磁頭1扇區(qū)建一個64字節(jié)的分區(qū)表，在分表的前面是主引導記錄 （MRB），后面是兩個字節(jié)的有效標志55H，AAH，（H表示16進制）。此扇區(qū)被稱為主 引導扇區(qū)，也是病毒最愛侵襲的地方，它由主引導記錄+分區(qū)表+有效標志組成。 分區(qū)表對于系統(tǒng)自舉十分重要，它規(guī)定著系統(tǒng)有幾個分區(qū)；每個分區(qū)的起始及終止 扇區(qū)，大小以及是否為活動分區(qū)等重要信息。分區(qū)表由4個表項組成，每個表項16個字 節(jié)
上傳時間： 2015-07-11
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一個周期3的多表代替密碼，第1個表由密鑰字法產(chǎn)生（密鑰字自擬），第2個表由洗牌法產(chǎn)生（注意，字母a~z與數(shù)字0~25一一對應(yīng)），第三個表由公式法產(chǎn)生（數(shù)學公式自擬，注意它須是Z26上的一個一一變換）
上傳時間： 2014-01-22
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matlab 自適應(yīng)遺傳算法源程序，用到了G-S正交化分解，大家可以用QR分解做一下，應(yīng)該會使程序更簡單一點．
上傳時間： 2013-11-25
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一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經(jīng)元來約簡隱含層的神經(jīng)元,以 達到簡化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的. 實驗比較了幾種不同聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果表 明,所提神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體訓練時間至少可縮短40 ％ ,學習的準確率可提高1 ％以上,而且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 更加精簡.
標簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群聚類 并行
上傳時間： 2013-12-26
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matlab做的可視化界面，實現(xiàn)濾波器的自己設(shè)計，功能和自帶的fdatool差不多，可是代碼更好懂一些。有需要的可以看一下
上傳時間： 2014-11-17
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f2812的初始化構(gòu)架，中斷向量表，UCOS代碼。 特別注意，具體應(yīng)用時要充分考慮任務(wù)堆棧，防止堆棧溢出造成的BUG！本人所用開發(fā)環(huán)境為CCS2.2。這是為公司項目寫的開始測試，不設(shè)計公司機密，可以隨意使用。但下載者如涉及與INT公司項目有關(guān)應(yīng)用，須經(jīng)INT公司許可！
上傳時間： 2014-01-15
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ACE自適配通信環(huán)境（ADAPTIVE Communication Environment）是可以自由使用、開放源碼的面向?qū)ο螅∣O）框架（Framework），在其中實現(xiàn)了許多用于并發(fā)通信軟件的核心模式。ACE提供了一組豐富的可復用C++ Wrapper Facade（包裝外觀）和框架組件，可跨越多種平臺完成通用的通信軟件任務(wù)，其中包括：事件多路分離和事件處理器分派、信號處理、服務(wù)初始化、進程間通信、共享內(nèi)存管理、消息路由、分布式服務(wù)動態(tài)（重）配置、并發(fā)執(zhí)行和同步，
標簽： Communication Environment Framework ADAPTIVE
上傳時間： 2014-01-22
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學工部每年的學分登記工作都很麻煩．每學年初，學工部要把當年發(fā)布的學分評測規(guī)定發(fā)到各系，學年末又要把從系里面提交的學分表收齊,然后手工登記,非常的麻煩.有時是系里面的學分報表太亂，有些資料丟失，要么是，系里面把各年的學分評測規(guī)定弄混，經(jīng)常搞的他們一頭霧水，于是為他們就請我做這個系統(tǒng)
標簽： 分
上傳時間： 2015-08-29
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P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應(yīng)魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2013-11-29
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進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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