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J-Link_WINARM_GDB

  • This package implements a Kalman filter as described in the paper "A Statistical Algorithm for Esti

    This package implements a Kalman filter as described in the paper "A Statistical Algorithm for Estimating Speed from Single Loop Volume and Occupancy Measurements" by D. J. Dailey.

    标签: Statistical implements Algorithm described

    上传时间: 2013-12-12

    上传用户:cc1915

  • 某单位需要完成N项任务

    某单位需要完成N项任务,恰好有N个人可承担这些任务。由于每人的专长不同,个人完成任务不同,所需成本也不同。若第i个人完成第将j项任务的成本为C(i,j),问题是如何分配这些工作任务,使总成本最小? 这类问题为指派问题。

    标签: 单位

    上传时间: 2015-06-08

    上传用户:Yukiseop

  • 有N个城市

    有N个城市,编号为0、1…N-1,每个城市之间的路径长度保存在二位数组a中,如a[i][j]表示城市i与城市j的路径长度。求某个城市到其余城市的最短路径。

    标签: 城市

    上传时间: 2014-01-05

    上传用户:徐孺

  • 一个简单的类似钢琴的游戏

    一个简单的类似钢琴的游戏,能够发出3个8度音, 低音:1~7; 中音:Q~U或q~u; 高音:A~J或a~j;

    标签: 钢琴

    上传时间: 2015-06-09

    上传用户:784533221

  •  ? Java函数速查 你能很快的查到你要的函数 DataBinding类 代表数据源字段和组件属性之间一个单独的绑定。 package com.ms.wfc.data.ui

     ? Java函数速查 你能很快的查到你要的函数 DataBinding类 代表数据源字段和组件属性之间一个单独的绑定。 package com.ms.wfc.data.ui public class DataBinding implements IConstructable 说明 DataBinder控件使用该类来表示数据源中的每一个绑定。 请参阅:《Microsoft Visual J++ 6.0 程序员指南》第18章“WFC中的数据绑定”。 构造器 DataBinding.DataBinding 创建一个DataBinding对象。 语法 public DataBinding () public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName ) public DataBinding ( IComponent target, String propertyName,String fieldName, IDataFormat format )

    标签: DataBinding package Java data

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:TRIFCT

  • . 缓存处理技术

    . 缓存处理技术,定时更新系统数据,提升系统性能 B. 系统模板管理功能,方便制作个性化的系统模板,可后台管理 C. 首页商品和店铺的自助推荐功能,用户可使用虚拟币采用竞价方式自助推荐自己的商品和店铺 D. 店铺的皮肤转换,重新设计店铺结构 E. 商品,店铺,求购信息的搜索,采用积木式查询,减少等待时间 F. 支付宝按钮支付功能(用于系统用户与用户间的付款交易) G. 重新制作广告系统,静态JS读取速度更快 H. 最高价竞拍模式中加入一口价购买的功能 I. 后台管理员的分权限管理(管理,添加,查看) j. 后台商品首页推荐,店铺首页推荐功能 K. 商品可实现四级分类处理 L. 增加店铺分类功能 M. 外接用户数据库(AC和SQL两种),系统邮件发送,图片上传,缓存更新,MD5加密等后台管理功能 N. 实现了商品登陆收费的功能

    标签: 缓存 处理技术

    上传时间: 2015-06-24

    上传用户:我干你啊

  • %电影动画: %1.首先调用moviein函数对内存初始化.创建一个足够大的矩阵来容纳一系列指定的图形(帧) %2.调用getframe函数生成每一帧.该函数返回一个矢量

    %电影动画: %1.首先调用moviein函数对内存初始化.创建一个足够大的矩阵来容纳一系列指定的图形(帧) %2.调用getframe函数生成每一帧.该函数返回一个矢量,利用这个矢量创建一个电影动画矩阵 %3.调用movie函数按照指定速度进行指定次数的播放 %例子2:演示如何实现快速傅立叶变换(exp(j*2*pi/n))的可视化过程

    标签: getframe moviein 函数

    上传时间: 2015-06-30

    上传用户:zsjzc

  • Title: STL Tutorial and Reference Guide: C++ Programming with the Standard Template Library (2nd Edi

    Title: STL Tutorial and Reference Guide: C++ Programming with the Standard Template Library (2nd Edition) Author: David R. Musser / Gillmer J. Derge / Atul Saini / Gilmer J. Derge Publisher: Addison-Wesley Page: 560 Edition: 2nd edition (March 27, 2001) Format: PDF Summary: The Standard Template Library was created as the first library of genetic algorithms and data structures, with four ideas in mind: generic programming, abstractness without loss of efficiency, the Von Neumann computation model, and value semantics. This guide provides a tutorial, a description of each element of the library, and sample applications. The expanded second edition includes new code examples and demonstrations of the use of STL in real-world C++ software development it reflects changes made to STL for the final ANSI/ISO C++ language standard.

    标签: Programming Reference Standard Template

    上传时间: 2014-01-19

    上传用户:netwolf

  • 车牌定位---VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的

    车牌定位---VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。

    标签: 1.24 256 图像 阈值

    上传时间: 2013-11-26

    上传用户:懒龙1988

  • - XCS for Dynamic Environments + Continuous versions of XCS + Test problem: real multiplexer +

    - XCS for Dynamic Environments + Continuous versions of XCS + Test problem: real multiplexer + Experiments: XCS is explored in dynamic environments with different magnitudes of change to the underlying concepts. +Reference papers: H.H. Dam, H.A. Abbass, C.J. Lokan, Evolutionary Online Data Mining – an Investigation in a Dynamic Environment. 2005, accepted for a book chapter in Springer Series on Studies in Computational Intelligence H.H. Dam, H.A. Abbass, C.J. Lokan, Be Real! XCS with Continuous-Valued Inputs. IWLCS 2005, (International Workshop on Learning Classifier Systems). Washington DC, June 2005.

    标签: Environments multiplexer Continuous XCS

    上传时间: 2015-07-04

    上传用户:Avoid98