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計(jì)算機(jī)二級(jí)

  • 針對Pocket PC示範一個計算機視窗

    針對Pocket PC示範一個計算機視窗,給予使用者一個包含按鍵0至9的簡易數字鍵盤、四個運算元,示範所有輸入方法必要條件。

    標簽: Pocket

    上傳時間: 2013-12-14

    上傳用戶:515414293

  • 一個計算機系教授的上課講義 主要是教導學生使用C語言編寫程序

    一個計算機系教授的上課講義 主要是教導學生使用C語言編寫程序

    標簽: 程序

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:lijianyu172

  • Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e寫的c++ primer 中文版(第三版)。

    Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e寫的c++ primer 中文版(第三版)。

    標簽: Stanley Lippman primer

    上傳時間: 2017-06-12

    上傳用戶:talenthn

  • computer networking 計算機網路概論課本習題解答

    computer networking 計算機網路概論課本習題解答

    標簽: networking computer

    上傳時間: 2014-05-27

    上傳用戶:電子世界

  • 使用FPGA設計WiMax接收機之OFDM同步硬體電路(內附VHDL code)

    使用FPGA設計WiMax接收機之OFDM同步硬體電路(內附VHDL code)

    標簽: WiMax FPGA OFDM VHDL

    上傳時間: 2016-01-22

    上傳用戶:zhuyibin

  • 矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點的灰度值

    矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點的灰度值,即亮度值。 由于g (i, j)代表該點圖像的光強度(亮度),而光是能量的一種形式,故g (i, j)必須大于零,且為有限值,即: 0<=g (i, j)<2n。 用g (i, j)的數值來表示(i, j)位置點上灰度級值的大小,即只反映了黑白灰度的關系。 數字化采樣一般是按正方形點陣取樣的,

    標簽: 元素 矩陣 像素 圖像

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:lunshaomo

  • void Knight(int i , int j) { // printf("%d %dn",i,j) if (board[i][j] != 0 || i < 0 || i >=

    void Knight(int i , int j) { // printf("%d %dn",i,j) if (board[i][j] != 0 || i < 0 || i >= Size || j < 0 || j >= Size ) { return } step++ board[i][j]=step if (step == Size*Size) { showboard() system("PAUSE") return } //DFS Knight(i-2,j-1) //left Knight(i-2,j+1) Knight(i+2,j-1) //right Knight(i+2,j+1) Knight(i-1,j-2) //up Knight(i+1,j-2) Knight(i+1,j+2) //down Knight(i-1,j+2) // board[i][j]=0 step-- }

    標簽: int Knight printf board

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:cxl274287265

  • 車牌定位---VC++源代碼程序 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

    車牌定位---VC++源代碼程序 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性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 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.區域裁剪,截取車牌圖像。

    標簽: 1.24 256 圖像 閾值

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:懶龍1988

  • 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-G

    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性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 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.區域裁剪,截取車牌圖像。

    標簽: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:songrui

  • 一、問題的提出: 某廠根據計劃安排

    一、問題的提出: 某廠根據計劃安排,擬將n臺相同的設備分配給m個車間,各車間獲得這種設備后,可以為國家提供盈利Ci j(i臺設備提供給j號車間將得到的利潤,1≤i≤n,1≤j≤m) 。問如何分配,才使國家得到最大的盈利L 二.算法的基本思想: 利用動態規劃算法的思想,設將i臺設備分配給j-1個車間,可以為國家得到最大利潤Li (j-1)(1≤i≤n,1≤j≤m),那么將這i臺設備分配給j個車間,第j個車間只能被分配到0~i臺,所以我們只要算出當第j個車間分配到t(0<=t<=i)臺時提供的最大利潤Lt(j-1)+C(i-t)j,

    標簽:

    上傳時間: 2016-09-19

    上傳用戶:希醬大魔王

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