剖析Intel IA32 架构下C 语言及CPU 浮点数机制 Version 0.01 哈尔滨工业大学 谢煜波 （email: xieyubo@126.com 网址:http://purec.binghua.com） （QQ:13916830 哈工大紫丁香BBSID:iamxiaohan） 前言 这两天翻看一本C 语言书的时候，发现上面有一段这样写到 例：将同一实型数分别赋值给单精度实型和双精度实型，然后打印输出。 #include <stdio.h> main() { float a double b a = 123456.789e4 b = 123456.789e4 printf(“％f\n％f\n”,a,b) } 运行结果如下：
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上传时间： 2013-12-25
上传用户：徐孺
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
函数模板T max(T a, T b, T c),使之实现对任何类型数，能从三个数中求出最大数返回。设计各种类型数据(char，short，long，float，double)调用此函数模板。
上传时间： 2015-07-07
上传用户：时代电子小智
本书第一部分讲述的是传统的网络接口N e t B I O S、重定向器以及通过重定向器进行的各类 网络通信。尽管本书大部分内容均围绕Wi n s o c k编程这一主题展开，但是， A P I比起Wi n s o c k 来，仍然具有某些独到之处
上传时间： 2015-07-08
上传用户：恋天使569
inside the c++ object model.深入c++对象模型。鼎鼎大名的Stanley B. Lippman 写的。搞c++编程的能不看吗？
上传时间： 2013-12-22
上传用户：佳期如梦
s平面中直接形式到级联形式的转换 ％适合模拟滤波器的 ％C为增益系数 ％B为包含各bk的K乘3维实系数矩阵 ％A为包含各ak的K乘3维实系数矩阵 ％b为直接形式的分子多项式系数 ％a为直接形式的分母多项式系数
上传时间： 2015-07-22
上传用户：sdq_123
四选一选择器,输入四个,输出1个.当NM=00时选A 当NM=01时选B 当NM=10时选C 当NM=11时选D
上传时间： 2013-12-25
上传用户：woshiayin
于ADuC812的智能无功补偿控制器的研制 一种眼科B型超声诊断议 SL11R单片机外部存储器扩展 单片机复位电路...支持键盘双击事件的C程序设计! 一些源程序 FrankLin C51 库函数的一些bug! VC++用ActiveX控件与单片机串行通信
上传时间： 2013-12-10
上传用户：古谷仁美
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
回溯（b a c k t r a c k i n g）是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯，首先需要为问题定义一个解空间（ solution space），这个空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。在迷宫老鼠问题中，我们可以定义一个包含从入口到出口的所有路径的解空间；在具有n 个对象的0 / 1背包问题中（见1 . 4节和2 . 2节），解空间的一个合理选择是2n 个长度为n 的0 / 1向量的集合，这个集合表示了将0或1分配给x的所有可能方法。当n= 3时，解空间为{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
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上传时间： 2014-01-17
上传用户：jhksyghr
