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 實現, 分析和討 論處理器數目、復雜性、矩陣劃分、B 子塊傳遞、死鎖避免和矩陣數據的獲取等問題.
上傳時間: 2017-06-03
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重點介紹了C + + B u i l d e r集成開發環境,以便讀者在創建應用程序時能充分利用其強大的功能,從而達到事半功倍的效果。
標簽: 集成開發環境
上傳時間: 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)。
上傳時間: 2017-06-12
上傳用戶:talenthn
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標簽: sergilemektedir uygulama emli kten
上傳時間: 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
上傳時間: 2014-01-24
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二: 普通計算器的設計說明: 1 普通計算器的主要功能(普通計算與逆波蘭計算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運算及帶括號的運算 b各類三角與反三角運算(可實現角度與弧度的切換) c邏輯運算, d階乘與分解質因數等 e各種復雜物理常數的記憶功能 f對運算過程的中間變量及上一次運算結果的儲存. G 定積分計算器(只要輸入表達式以及上下限就能將積分結果輸出) H 可編程計算器(只要輸入帶變量的表達式后,再輸入相應的變量的值就能得到相應的結果) I 二進制及八進制的計算器 j十六進制轉化為十進制的功能。 *k (附帶各種進制間的轉化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
上傳時間: 2013-11-26
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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。
上傳時間: 2013-11-26
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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。
上傳時間: 2014-01-08
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考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h),其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為 (f, j),其距離為0 . 3,因此= 0 . 3。當考察 是否存在第三類點時,除d, g, i, l, m 以外 的點均被淘汰,因為它們距分割線x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m},RB= {g, l},由 于d 和m 的比較區中沒有點,只需考察i 即可。i 的比較區中僅含點l。計算i 和l 的距離,發現它小于,因此(i, l) 是最近
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上傳時間: 2013-12-03
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About: hamsterdb is a database engine written in ANSI C. It supports a B+Tree index structure, uses memory mapped I/O (if available), supports cursors, and can create in-memory databases. Release focus: Major feature enhancements Changes: This release comes with many changes and new features. It can manage multiple databases in one file. A new flag (HAM_LOCK_EXCLUSIVE) places an exclusive lock on the file. hamsterdb was ported to Windows CE, and the Solution file for Visual Studio 2005 now supports builds for x64. Several minor bugs were fixed, performance was improved, and small API changes occurred. Pre-built libraries for Windows (32-bit and 64-bit) are available for download. Author: cruppstahl
標簽: C. hamsterdb structure database
上傳時間: 2013-12-11
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