我基于.netframwork1.0开发的一个B/S网络店铺（会员）销售管理系统。
标签： netframwork 1.0 网络 管理系统
上传时间： 2017-01-27
上传用户：BIBI
80-VA736-2 Rev.B MSM7200 Software Interface Manual
标签： Interface Software Manual 7200
上传时间： 2017-05-04
上传用户：coeus
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
//9488定时器B功能测试 9488定时器B功能测试B:DAMI调试通过: 9488 8位定时器B的使用 有关的I/O为三个:TBPWM(输出)(P1.0) 模式有:间隔定时功能,PWM模式 有定时中断:定时器B溢出中断
上传时间： 2017-06-01
上传用户：ryb
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
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
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
【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
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
