B/s结构，采用 asp.net(C#)+ MS SQL 编写。严格按照三层结构，不失为学习 C#的好例子。安泰OA办公系统自动化系统
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上传时间： 2015-03-22
上传用户：yzy6007
A.执行SPLIB B.执行SPDOS C.装载拼音模块D.装载五笔字型输入模块32.在汉字输入状态下， 按下Shift+A组合键后，输入了______＿。 ... A.按原代码方式B.按指定字体C.按标准方式D. 按分栏方式41.FoxBASE启动后，在圆点"."提示符下，执行命令文件MAIN.
上传时间： 2015-04-02
上传用户：极客
Hishop 是一款强劲的B2C的网上购物软件,利用它我们能建立起强劲的、自由的、安全的购物平台.系统由C#及SqlServer开发, 是B/S(浏览器/服务器)结构的asp.net程序. Hishop有四个版本,分别适用于大型及中小型的网上商场.它们分别是 Hishop 商城高级版、Hishop 商城标准版、Hishp 专营高级版、Hishop 专营标准版. 其中的专营高级版和专营标准版又按商品及分类数量分了多种版本. 价格从几百元到几千元不等,满足各类用户的需要!
上传时间： 2014-01-21
上传用户：jennyzai
将A、B、C、D、E、F这六个变量排成如图所示的三角形，这六个变量分别取[1，6]上的整数，且均不相同。求使三角形三条边上的变量之和相等的全部解。如图就是一个解。
上传时间： 2013-12-16
上传用户：GHF
【问题描述】已知线性方程组AX=B，求解该方程组。参考算法： 消去法：将列向量B加到矩阵A的最后一列，构成增广矩阵AB。对AB进行下列三种初等变换，使原矩阵A的部分的主对角线上的元素均为1，其余元素均为0，则原列向量B的部分即为X的值： 1. 将矩阵的一行乘以一个不为0的数 2. 将矩阵的一行加上另一行的倍数 3. 交换矩阵中两行的位置
上传时间： 2015-06-18
上传用户：stvnash
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
拉格朗日插值多项式拟合,牛顿插值多项式,欧拉方程解偏微分方程,使用极限微分求解导数（微分）,微分方程组的N=4龙格库塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多项式拟合,组合辛普生公式求解积分,用三角分解法解方程AX=B
上传时间： 2015-07-23
上传用户：hongmo
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
