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目標(biāo)(biāo)識別算法

  • 數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上

    數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上,能夠在Matlab環(huán)境中運行,給出了理論分析、程序清單以及計算結(jié)果。更重要的是,還有詳細(xì)的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進(jìn)行積分,然後對得到的結(jié)果用插值方法,分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式,再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式,最後對這些不同類型多項式進(jìn)行比較,找出它們各自的優(yōu)劣。

    標(biāo)簽: 數(shù)值分析 算法

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:yoleeson

  • 算法的許多例子都是最優(yōu)化問題( optimization problem)

    算法的許多例子都是最優(yōu)化問題( optimization problem),每個最優(yōu)化問題都包含一組限制條件( c o n s t r a i n t)和一個優(yōu)化函數(shù)( optimization function),符合限制條件的問題求解方案稱為可行解( feasible solution),使優(yōu)化函數(shù)取得最佳值的可行解稱為最優(yōu)解(optimal solution)。

    標(biāo)簽: optimization problem 算法

    上傳時間: 2014-08-25

    上傳用戶:123456wh

  • USB是PC體系中的一套全新的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

    USB是PC體系中的一套全新的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),它支持單個主機(jī)與多個外接設(shè)備同時進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。 首先會介紹USB的結(jié)構(gòu)和特點,包括總線特徵、協(xié)議定義、傳輸方式和電源管理等等。這部分內(nèi)容會使USB開發(fā)者和用戶對USB有一整體的認(rèn)識。

    標(biāo)簽: USB

    上傳時間: 2015-10-18

    上傳用戶:lixinxiang

  • 計數(shù)排序是一個非基于比較的線性時間排序算法。它對輸入的數(shù)據(jù)有附加的限制條件: 1、輸入的線性表的元素屬于有限偏序集S; 2、設(shè)輸入的線性表的長度為n

    計數(shù)排序是一個非基于比較的線性時間排序算法。它對輸入的數(shù)據(jù)有附加的限制條件: 1、輸入的線性表的元素屬于有限偏序集S; 2、設(shè)輸入的線性表的長度為n,|S|=k(表示集合S中元素的總數(shù)目為k),則k=O(n)。 在這兩個條件下,計數(shù)排序的復(fù)雜性為O(n)。 計數(shù)排序算法的基本思想是對于給定的輸入序列中的每一個元素x,確定該序列中值小于x的元素的個數(shù)。一旦有了這個信息,就可以將x直接存放到最終的輸出序列的正確位置上。例如,如果輸入序列中只有17個元素的值小于x的值,則x可以直接存放在輸出序列的第18個位置上。 計數(shù)排序算法沒有用到元素間的比較,它利用元素的實際值來確定它們在輸出數(shù)組中的位置。因此,計數(shù)排序算法不是一個基于比較的排序算法,從而它的計算時間下界不再是Ω(nlogn)。另一方面,計數(shù)排序算法之所以能取得線性計算時間的上界是因為對元素的取值范圍作了一定限制,即k=O(n)。如果k=n2,n3,..,就得不到線性時間的上界。

    標(biāo)簽: 線性 輸入 排序 元素

    上傳時間: 2015-10-30

    上傳用戶:chenxichenyue

  • 快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一.Eclipse 簡介 二.Eclipse 組織 三.Eclipse 相關(guān)術(shù)語 四.Eclipse 平臺 五.EMF & GEF 介紹 六.關(guān)於

    快速瞭解ECLIPSE 目錄 序言· 一.Eclipse 簡介 二.Eclipse 組織 三.Eclipse 相關(guān)術(shù)語 四.Eclipse 平臺 五.EMF & GEF 介紹 六.關(guān)於Eclipse、SWT 和JFace 一個SWT 應(yīng)用程式的基礎(chǔ)材料 基本控制項 標(biāo)籤 文件 按鈕 事件監(jiān)聽器 複合控制項 Shell 佈局管理器 FillLayout GridLayout GridData 15 建立一個執(zhí)行程式 為什麼使用SWT 七.OSGI 簡介 Eclipse 資源 附錄1 SWT 的內(nèi)幕? 附錄2 相關(guān)網(wǎng)站 附錄3 外掛開發(fā)

    標(biāo)簽: Eclipse ECLIPSE EMF GEF

    上傳時間: 2015-11-30

    上傳用戶:cc1

  • matlab中的移植算法

    matlab中的移植算法,可以解決很多問題o

    標(biāo)簽: matlab 移植 算法

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:懶龍1988

  • Sherwood算法消除最壞實例

    Sherwood算法消除最壞實例,以達(dá)到對任何實例都能有好的性能的效果 文件: rd_list.c --> create a random sequence of n integers not equal to each other list.c --> create a descending sequence of n integers not equal to each other sherwood.c --> 就是該算法,靜態(tài)鏈表的長度默認(rèn)設(shè)為1000,可在宏定義處修改 用法: gcc -o sherwood sherwood.c gcc -o rd_list rd_list.c gcc -o list list.c ./rd_list s.txt 1000 產(chǎn)生一個長度為1000的互不相等的隨機(jī)序列,保存在s.txt中 ./list s1.txt 1000 產(chǎn)生一個長度為1000的互不相等的降序序列,保存雜s1.txt中 ./sherwood s1.txt 運行算法,比較其中的4個算法的性能差異

    標(biāo)簽: Sherwood 算法

    上傳時間: 2016-01-20

    上傳用戶:ainimao

  • :在可變分區(qū)管理方式下采用首次適應(yīng)算法實現(xiàn)主存分配和回收。 [提示]: (1) 可變分區(qū)方式是按作業(yè)需要的主存空間大小來分割分區(qū)的。當(dāng)要裝入一個作業(yè)時

    :在可變分區(qū)管理方式下采用首次適應(yīng)算法實現(xiàn)主存分配和回收。 [提示]: (1) 可變分區(qū)方式是按作業(yè)需要的主存空間大小來分割分區(qū)的。當(dāng)要裝入一個作業(yè)時,根據(jù)作業(yè)需要的主存容量查看是否有足夠的空閑空間,若有,則按需分配,否則,作業(yè)無法裝入。假定內(nèi)存大小為128K,初始狀態(tài)見右圖。空閑區(qū)說明表格式為:起址——指出空閑區(qū)的起始地址;長度——一個連續(xù)空閑區(qū)的長度;狀態(tài)——有兩種狀態(tài),一種是“未分配”狀態(tài),另一種是“空表目”狀態(tài)。 (2) 采用首次適應(yīng)算法分配。運行時,輸入一系列分配請求和回收請求。 用c語言模擬實現(xiàn)操作系統(tǒng)內(nèi)存分配回收過程的源碼

    標(biāo)簽: 分區(qū) 方式 分割 分配

    上傳時間: 2016-02-03

    上傳用戶:jkhjkh1982

  • 這是一個檢索URL的算法

    這是一個檢索URL的算法,該算法通過調(diào)用拉賓指紋算法為URL庫中的每個URL生成一個32位的指紋。來一個URL時,檢索URL庫,通過拉賓指紋算法來判別是否存在,時間為O(1),還使用了二叉檢索樹來存儲URL。主程序為RabintestDisk.java。

    標(biāo)簽: URL 檢索 算法

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:asdkin

  • 在圖像模板匹配問題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時間復(fù)雜度高、對圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點.為了克服這些缺點,提出一種新的基于圖像灰度值的編

    在圖像模板匹配問題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時間復(fù)雜度高、對圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點.為了克服這些缺點,提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計算每個R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過各個R-塊編碼值的比較,實現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個R-塊編碼的計算十分簡單 匹配過程只要對編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實驗結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計算時間快了兩個數(shù)量級.

    標(biāo)簽: 圖像 灰度 算法 像素

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:a673761058

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