C语言是在70年代初问世的。一九七八年由美国电话电报公司(AT&T)贝尔实验室正式发表了C语言。同时由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的“THE C PROGRAMMING LANGUAGE”一书。通常简称为《K&R》,也有人称之为《K&R》标准。但是,在《K&R》中并没有定义一个完整的标准C语言,后来由美国国家标准学会在此基础上制定了一个C 语言标准,于一九八三年发表。通常称之为ANSI C。
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上传时间: 2014-11-12
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c程序设计语言(第二版)版B.W.Kernighan、D.M.Ritchie 著
上传时间: 2014-01-24
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m a t l a b 编 程 实 例!
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上传时间: 2013-12-21
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98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”,是一个推销员问题,本题有53个点,所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解,既然求不出精确解,我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下:步1: 设定初始温度T,给定一个初始的巡视路线。步2 :步3 --8循环K次步3:步 4--7循环M次步4:随机选择路线的一段步5:随机确定将选定的路线反转或移动,即两种调整方式:反转、移动。步6:计算代价D,即调整前后的总路程的长度之差步7:按照如下规则确定是否做调整:如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温
上传时间: 2015-03-14
上传用户:himbly
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。
上传时间: 2013-11-26
上传用户:懒龙1988
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。
上传时间: 2014-01-08
上传用户:songrui
基于事件驱动的串口通讯控件 消息帧数据格式: 1 0 A B X X 其中 10 为消息标识, AB表示文本长度,L=A*100+B XX为配位字符,任意 控制帧数据格式 0 1 A B M N 其中 01为控制标识, AB为请求标识 MN为附加标识 11表示请求对方接收文件,M表示描述字串中文件名子串的长度 N表示描述字串中文件大小子串的长度 10通知对方放弃传输 00通知文件传输完毕 01请求对方发送数据, MN为10请求发送下一个 MN为00请求重发 数据帧数据格式 0 0 A B M N 其中 00 为数据标识, AB表示数据长度,L=A*100+B MN为校验,M*100+N=A+B
上传时间: 2015-10-06
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考察例1 4 - 8中的1 4个点。A中的最近点对为(b,h),其距离约为0 . 3 1 6。B中最近点对为 (f, j),其距离为0 . 3,因此= 0 . 3。当考察 是否存在第三类点时,除d, g, i, l, m 以外 的点均被淘汰,因为它们距分割线x= 1的 距离≥ 。RA ={d, i, m},RB= {g, l},由 于d 和m 的比较区中没有点,只需考察i 即可。i 的比较区中仅含点l。计算i 和l 的距离,发现它小于,因此(i, l) 是最近
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上传时间: 2013-12-03
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B树及其B+树的实现代码,支持模版(数据类型,M值)
上传时间: 2016-02-22
上传用户:jhksyghr
%调用格式 =trapez_g( f_name ,a,b,n) %f_name: 被积函数的文件名f(x) % a:x的上限 % b:x的下限 % 部分区间数 %实例:trapez_g( sin ,0,pi,20)
上传时间: 2013-12-19
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