自定義的智能指針類,可是多個(gè)指針共用對(duì)象,且不會(huì)造成內(nèi)存泄露的問(wèn)題
上傳時(shí)間: 2013-12-06
上傳用戶:Thuan
動(dòng)態(tài)連結(jié)程式庫(kù) (DLL) 一直以來(lái)都是Windows的重要基礎(chǔ),Windows CE也不例外。DLL對(duì)作業(yè)系統(tǒng)十分重要,本節(jié)的內(nèi)容主要是分析loader.c中的程式碼,它負(fù)責(zé)載入EXE和DLL。這裏要討論的是關(guān)於DLL的部分
上傳時(shí)間: 2015-07-01
上傳用戶:vodssv
SMSC公司的10M/100M自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)控制器Lan91c111的VxWorks驅(qū)動(dòng)
標(biāo)簽: VxWorks SMSC c111 100
上傳時(shí)間: 2015-07-02
上傳用戶:lvzhr
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(gè)初始閾值T對(duì)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(duì)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(duì)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間: 2013-11-26
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傳一個(gè)用Matlab寫的關(guān)于動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整算法(BP改進(jìn)算法)應(yīng)用實(shí)例
標(biāo)簽: Matlab 動(dòng)量 算法 改進(jìn)算法
上傳時(shí)間: 2014-11-12
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Visual C++課程設(shè)計(jì)案例精編一書自帶的例子程序:24點(diǎn)游戲
上傳時(shí)間: 2013-12-25
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1: 注冊(cè)系統(tǒng)熱鍵(還有自定義消息函數(shù)) 2:托盤圖標(biāo)的簡(jiǎn)單建立 3:選擇文件夾的對(duì)話框 4:打開和關(guān)閉一應(yīng)用程序(打開進(jìn)程) 5:對(duì)文件的超簡(jiǎn)單讀和寫 6:找到程序自己所在的路徑 7:包含列舉所有進(jìn)程
標(biāo)簽: 函數(shù) 對(duì)話框 應(yīng)用程序
上傳時(shí)間: 2013-12-13
上傳用戶:米卡
考慮一個(gè)線性自適應(yīng)均衡器的原理方框圖如《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理導(dǎo)論》p.275自適應(yīng)均衡器應(yīng)用示意圖。用LMS算法實(shí)現(xiàn)這個(gè)自適應(yīng)均衡器,畫出一次實(shí)驗(yàn)的誤差平方的收斂曲線,給出最后設(shè)計(jì)濾波器系數(shù)。一次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練序列長(zhǎng)度為500。進(jìn)行20次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),畫出誤差平方的收斂曲線。給出3個(gè)步長(zhǎng)值的比較。
上傳時(shí)間: 2015-07-03
上傳用戶:yangbo69
考慮一個(gè)線性自適應(yīng)均衡器的原理方框圖如《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理導(dǎo)論》p.275自適應(yīng)均衡器應(yīng)用示意圖。用LMS算法實(shí)現(xiàn)這個(gè)自適應(yīng)均衡器,畫出一次實(shí)驗(yàn)的誤差平方的收斂曲線,給出最后設(shè)計(jì)濾波器系數(shù)。一次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練序列長(zhǎng)度為500。進(jìn)行20次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),畫出誤差平方的收斂曲線。給出3個(gè)步長(zhǎng)值的比較。
上傳時(shí)間: 2013-12-25
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Kohonen 網(wǎng)絡(luò)模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)自組織特征映射的功能,它是一種競(jìng)爭(zhēng)式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),在學(xué)習(xí)中能無(wú)監(jiān)督地進(jìn)行自組織學(xué)習(xí)。
標(biāo)簽: Kohonen 網(wǎng)絡(luò) 模擬 大腦
上傳時(shí)間: 2014-01-24
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