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  • Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e写的c++ primer 中文版(第三版)。

    Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e写的c++ primer 中文版(第三版)。

    标签: Stanley Lippman primer

    上传时间: 2017-06-12

    上传用户:talenthn

  • I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional R

    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, 针对这篇文章给出的源代码

    标签: I. C. B. G.

    上传时间: 2014-01-24

    上传用户:zhichenglu

  • 二: 普通计算器的设计说明: 1 普通计算器的主要功能(普通计算与逆波兰计算): 1.1主要功能: 包括 a普通加减乘除运算及带括号的运算 b各类三角与反三角运算(可实现角度与弧度的切换) c逻辑运算

    二: 普通计算器的设计说明: 1 普通计算器的主要功能(普通计算与逆波兰计算): 1.1主要功能: 包括 a普通加减乘除运算及带括号的运算 b各类三角与反三角运算(可实现角度与弧度的切换) c逻辑运算, d阶乘与分解质因数等 e各种复杂物理常数的记忆功能 f对运算过程的中间变量及上一次运算结果的储存. G 定积分计算器(只要输入表达式以及上下限就能将积分结果输出) H 可编程计算器(只要输入带变量的表达式后,再输入相应的变量的值就能得到相应的结果) I 二进制及八进制的计算器 j十六进制转化为十进制的功能。 *k (附带各种进制间的转化器)。 L帮助与阶乘等附属功能

    标签: 运算 1.1 计算器 计算

    上传时间: 2013-11-26

    上传用户:yzy6007

  • 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

  • This project attempts to implement a Database using B+Tree. The project has developed a DATABASE SYS

    This project attempts to implement a Database using B+Tree. The project has developed a DATABASE SYSTEM with lesser memory consumption. Its API includes simple SQL Statements and the output is displayed on the screen. Certain applications for which several features of existing databases like concurrency control, transaction management, security features are not enabled. B+Trees can be used as an index for factor access to the data. Help facility is provided to know the syntax of SQL Statements.

    标签: project implement developed Database

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:semi1981

  • 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-G

    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: Gmax-G 1.24 Gmax 阈值

    上传时间: 2014-01-08

    上传用户:songrui

  • 考察例1 4 - 8中的1 4个点。A中的最近点对为(b,h)

    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

    标签:

    上传时间: 2013-12-03

    上传用户:66666

  • About: hamsterdb is a database engine written in ANSI C. It supports a B+Tree index structure, uses

    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

    标签: C. hamsterdb structure database

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:LouieWu

  • 问题描述 序列Z=<B

    问题描述 序列Z=<B,C,D,B>是序列X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,相应的递增下标序列为<2,3,5,7>。 一般地,给定一个序列X=<x1,x2,…,xm>,则另一个序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列,是指存在一个严格递增的下标序列〈i1,i2,…,ik〉使得对于所有j=1,2,…,k使Z中第j个元素zj与X中第ij个元素相同。 给定2个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。 你的任务是:给定2个序列X、Y,求X和Y的最长公共子序列Z。

    标签: lt 序列

    上传时间: 2014-01-25

    上传用户:netwolf

  • Floyd-Warshall算法描述 1)适用范围: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密图效果最佳 c)边权可正可负 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)适用范围: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密图效果最佳 c)边权可正可负 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法结束:dis即为所有点对的最短路径矩阵 3)算法小结:此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。时间复杂度O(n^3)。 考虑下列变形:如(I,j)∈E则dis[I,j]初始为1,else初始为0,这样的Floyd算法最后的最短路径矩阵即成为一个判断I,j是否有通路的矩阵。更简单的,我们可以把dis设成boolean类型,则每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”来代替算法描述中的蓝色部分,可以更直观地得到I,j的连通情况。

    标签: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上传时间: 2013-12-01

    上传用户:dyctj