介紹行列劃分算法和矩陣相乘并行算法M P I 程序, 給出基于矩陣相乘并行算法的M P I 實(shí)現(xiàn), 分析和討 論處理器數(shù)目、復(fù)雜性、矩陣劃分、B 子塊傳遞、死鎖避免和矩陣數(shù)據(jù)的獲取等問題.
上傳時(shí)間： 2017-06-03
上傳用戶：royzhangsz
重點(diǎn)介紹了C + + B u i l d e r集成開發(fā)環(huán)境，以便讀者在創(chuàng)建應(yīng)用程序時(shí)能充分利用其強(qiáng)大的功能，從而達(dá)到事半功倍的效果。
標(biāo)簽： 集成開發(fā)環(huán)境
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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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(biāo)簽： Stanley Lippman primer
上傳時(shí)間： 2017-06-12
上傳用戶：talenthn
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標(biāo)簽： sergilemektedir uygulama emli kten
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：上善若水
I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：zhichenglu
二: 普通計(jì)算器的設(shè)計(jì)說明: 1 普通計(jì)算器的主要功能(普通計(jì)算與逆波蘭計(jì)算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運(yùn)算及帶括號的運(yùn)算 b各類三角與反三角運(yùn)算（可實(shí)現(xiàn)角度與弧度的切換） c邏輯運(yùn)算， d階乘與分解質(zhì)因數(shù)等 e各種復(fù)雜物理常數(shù)的記憶功能 f對運(yùn)算過程的中間變量及上一次運(yùn)算結(jié)果的儲存. G 定積分計(jì)算器（只要輸入表達(dá)式以及上下限就能將積分結(jié)果輸出） H 可編程計(jì)算器（只要輸入帶變量的表達(dá)式后，再輸入相應(yīng)的變量的值就能得到相應(yīng)的結(jié)果） I 二進(jìn)制及八進(jìn)制的計(jì)算器 j十六進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制的功能。 *k (附帶各種進(jìn)制間的轉(zhuǎn)化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
標(biāo)簽： 運(yùn)算 1.1 計(jì)算器 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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Chipcon CC2420 reference design w/PA board rev B CC2420_w_PA_PCB.ZIP FABRICATION.PHO - fabrication drawing COPPER1.PHO - copper layer #1 (top side) COPPER2.PHO - copper layer #2 (inner ground plane) COPPER3.PHO - copper layer #3 (inner power plane) COPPER4.PHO - copper layer #4 (bottom side) TOPMASK.PHO - top side solder mask BOTTOMMASK.PHO - bottom side solder mask NCDRILL.DRL - drill data file NCDRILL.LST - drill list NCDRILL.REP - drill report
標(biāo)簽： 2420 FABRICATION reference fabricati
上傳時(shí)間： 2015-05-12
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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(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(shí)間： 2013-11-26
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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(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(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
考察例1 4 - 8中的1 4個(gè)點(diǎn)。A中的最近點(diǎn)對為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點(diǎn)對為 (f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當(dāng)考察 是否存在第三類點(diǎn)時(shí)，除d, g, i, l, m 以外 的點(diǎn)均被淘汰，因?yàn)樗鼈兙喾指罹€x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比較區(qū)中沒有點(diǎn)，只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點(diǎn)l。計(jì)算i 和l 的距離，發(fā)現(xiàn)它小于，因此(i, l) 是最近
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上傳時(shí)間： 2013-12-03
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