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linux底層開(kāi)發(fā)教材

  • int trace (int i, int j, int low, IMAGE im,IMAGE mag, IMAGE ori) float gauss(float x, float sigma) f

    int trace (int i, int j, int low, IMAGE im,IMAGE mag, IMAGE ori) float gauss(float x, float sigma) float dGauss (float x, float sigma) float meanGauss (float x, float sigma) void hysteresis (int high, int low, IMAGE im, IMAGE mag, IMAGE oriim) void canny (float s, IMAGE im, IMAGE mag, IMAGE ori)

    標簽: IMAGE float int gauss

    上傳時間: 2015-01-30

    上傳用戶:杜瑩12345

  • Linux的雛形

    Linux的雛形,也就是Linux的創始人公布的最初代碼。 現在各種分析Linux的書太多了,但對于初學者來說都過于復雜,難以理解,這個最初版本相對來說要簡單多了,但一樣可以讓我們了解Linux的基本實現過程,大小只有70多K

    標簽: Linux

    上傳時間: 2015-02-06

    上傳用戶:924484786

  • 一個在LINUX下運行的shell程序

    一個在LINUX下運行的shell程序,實現了命令運行,I/O重定向和環境變量處理等功能。

    標簽: LINUX shell 運行 程序

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:bjgaofei

  • Linux的雛形

    Linux的雛形,也就是Linux的創始人公布的最初代碼。 現在各種分析Linux的書太多了,但對于初學者來說都過于復雜,難以理解,這個最初版本相對來說要簡單多了,但一樣可以讓我們了解Linux的基本實現過程,大小只有70多K

    標簽: Linux

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:stewart·

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • These are all the utilities you need to generate MPEG-I movies on a UNIX box with full motion video

    These are all the utilities you need to generate MPEG-I movies on a UNIX box with full motion video and stereo sound. For more information on this unusual application of Linux, look in the docs directory or go to www.freeyellow.com/members4/heroine

    標簽: utilities generate MPEG-I movies

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:onewq

  • . 緩存處理技術

    . 緩存處理技術,定時更新系統數據,提升系統性能 B. 系統模板管理功能,方便制作個性化的系統模板,可后臺管理 C. 首頁商品和店鋪的自助推薦功能,用戶可使用虛擬幣采用競價方式自助推薦自己的商品和店鋪 D. 店鋪的皮膚轉換,重新設計店鋪結構 E. 商品,店鋪,求購信息的搜索,采用積木式查詢,減少等待時間 F. 支付寶按鈕支付功能(用于系統用戶與用戶間的付款交易) G. 重新制作廣告系統,靜態JS讀取速度更快 H. 最高價競拍模式中加入一口價購買的功能 I. 后臺管理員的分權限管理(管理,添加,查看) j. 后臺商品首頁推薦,店鋪首頁推薦功能 K. 商品可實現四級分類處理 L. 增加店鋪分類功能 M. 外接用戶數據庫(AC和SQL兩種),系統郵件發送,圖片上傳,緩存更新,MD5加密等后臺管理功能 N. 實現了商品登陸收費的功能

    標簽: 緩存 處理技術

    上傳時間: 2015-06-24

    上傳用戶:我干你啊

  • 本章將介紹Windows CE 的儲存管理。我們將本章內容分為兩大部分

    本章將介紹Windows CE 的儲存管理。我們將本章內容分為兩大部分,前半部會依序介紹 Windows CE的檔案系統類型、 Windows CE儲存管理結構和每一個層次、以及如何自行開發檔案系統並載入之,後半部則以Ramdisk上的檔案系統為例,實際分析儲存管理相關的原始程式碼與資料型態。

    標簽: Windows CE

    上傳時間: 2015-07-01

    上傳用戶:685

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