求解 形如 a*x^2+b*x+c=0 (mod p)的二次同余方程，其中p为任意素数，a,b,c为任意整数.
上传时间： 2014-01-11
上传用户：er1219
Description Calculate a+b Input Two integer a,b (0<=a,b<=101000) Output Output a + b Sample Input 5 7 Sample Output 12
标签： Description Calculate integer 101000
上传时间： 2014-01-25
上传用户：tonyshao
从输入文件中读取数据,构造最优二叉树,输入文件格式如下: 节点的值 出现概率 例如: A 0.001 B 0.25
上传时间： 2016-07-10
上传用户：baiom
基于MCS-51单片机调频调相信号发生器 功能:A路能产生2~200HZ/分钟频率可调 @ B路能产生同A路相位滞后0~180读可调 @ 可以键盘设定频率和相位 @ 可以显示频率和相位
上传时间： 2017-05-14
上传用户：jeffery
本程序能产生大部份实用随机数：产生一个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生多个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生任意[a,b]区间内一个均匀分布伪随机整数、产生任意[a,b]区间内均匀分布伪随机整数序列、产生一个任意均值与方差的正态分布随机数、产生任意均值与方差的正态分布随机数序列
上传时间： 2013-12-18
上传用户：kbnswdifs
使用的是API编程,可格式化、校验和读写特殊扇区。可用作Windows下的磁盘加密。本函数还有以下两个缺点以待改进： 1.本函数还只能读能读 A: 和 B:,即只能对软盘操作 2.不能改变磁盘扇区大小，只能是标准的 512 个字节。 参数说明: command 操作: 0 重置磁盘 2 读扇区 3 写扇区 4 校验磁道 5 格式化磁道 8 得到设备参数 (int 1EH) drive 驱动器 A:=0 B:=1 head 磁头号,范围 0 - 1 track 磁道号,范围 0 - 84 ( 80 - 84 为特殊磁道，通常用来加密 ) sector 扇区号,范围 0 - 255 ( 19 - 255 为非标准扇区编号，通常用来加密) nsectors 每次读或写的扇区数,不能超出每磁道的最大扇区数 buffer 数据写入或读出的缓冲区，大小为 512 个字节 返回值 ( 同 Int 13H ): 0x0 成功 0x1 无效的命令 0x3 磁盘被写保护 0x4 扇区没有找到 0xa 发现坏扇区 0x80 磁盘没有准备好
上传时间： 2013-12-05
上传用户：moerwang
matlab解线性方程组的源代码 function x=nagauss2(a,b,flag) ％ 用途：选列主元Gauss消去法解线性方程组ax=b ％ 格式：x=nagauss2(a,b,flag) a为系数矩阵，b为右端列向量，flag若为0，则显示中间过程
标签： nagauss function matlab Gauss
上传时间： 2013-12-22
上传用户：exxxds
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：
标签： Version xieyubo Intel email
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
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
