K3:--- P1.6 K4:--- P1.7 BEEP:--- P3.7 K3 --- 控制按键 K4 --- 清零按键 开机显示： SECOND-CLOCK 0 TIME 00:00:00:00 K3 --- 控制按键： 第一次按下时,开始计时。 显示 BEGIN COUNT 1 TIME 00:00:01:88 第二次按下时,暂停计时。 显示 PAUST COUNT 2 TIME 00:00:01:88 第三次按下时,累计计时。 显示 BEGIN COUNT 3 TIME 00:08:08:88 第四次按下时,暂停计时。 显示 PAUST COUNT 4 TIME 00:08:08:88 K4 --- 清零按键： 在任何状态下，按一下K4，均可清零。 显示 SECOND-CLOCK 0 TIME 00:00:00:00 0,1,2,3,4 表示按下K3键的次数。
标签： SECOND-CLOCK K3 BEEP K4
上传时间： 2014-01-14
上传用户：515414293
上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）是一个4元组G=(V, T, S, P)，其中，V和T是不相交的有限集，S∈V，P是一组有限的产生式规则集，形如A→α，其中A∈V，且α∈(V∪T)*。V的元素称为非终结符，T的元素称为终结符，S是一个特殊的非终结符，称为文法开始符。 设G=(V, T, S, P)是一个CFG，则G产生的语言是所有可由G产生的字符串组成的集合，即L(G)={x∈T* | Sx}。一个语言L是上下文无关语言（Context-Free Language, CFL），当且仅当存在一个CFG G，使得L=L(G)。 *⇒ 例如，设文法G：S→AB A→aA|a B→bB|b 则L(G)={a^nb^m | n,m>=1} 其中非终结符都是大写字母，开始符都是S，终结符都是小写字母。
标签： Context-Free Grammar CFG
上传时间： 2013-12-10
上传用户：gaojiao1999
实验源代码 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("请输入矩阵第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可传递闭包关系矩阵是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元关系的可传递闭包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("请输入矩阵的行数 i: "); scanf("%d",&k); 四川大学实验报告 printf("请输入矩阵的列数 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上传时间： 2016-06-27
上传用户：梁雪文以
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
上传用户：Aa123456789
里面有相应的hpunix(HP-UX hpl1000 B.11.00 U 9000/800 (tb)),linux(Red Hat Linux release 9 Kernel 2.4.20-8),windows的头文件、库文件，还有相应的demo程序
标签： release hpunix Kernel HP-UX
上传时间： 2015-01-06
上传用户：cursor
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
第一章 有关数论的算法 1.1最大公约数与最小公倍数 1.2有关素数的算法 1.3方程ax+by=c的整数解及应用 1.4 求a^b mod n 第二章 高精度计算 2.1高精度加法 2.2高精度减法 2.3高精度乘法 2.4 高精度除法 练习 第三章 排列与组合 3.1加法原理与乘法原理 练习 3. 2 排列与组合的概念与计算公式 练习 3.3排列与组合的产生算法 练习 第四章 计算几何 4.1 基础知识 4.2 线段的相交判断 4.3寻找凸包算法 练习 第五章 其它数学知识及算法 5.1 鸽巢原理 5.2 容斥原理及应用 5.3 常见递推关系及应用
上传时间： 2016-01-05
上传用户：frank1234
1.c企业发放的奖金根据利润提成。 2.c 计算器 3.c 班级通信录 4.c 求x的y方的低三位值 5.c a b 两数组分别正逆序相加
上传时间： 2014-08-24
上传用户：天涯
产生 正态白噪声序列 (1) 打印出前50个数 (2) 分布检验 (3) 均值检验 (4) 方差检验 (5) 计算相关函数 Bx(i),i=0,±1,±2,…, ±10。 B(m)=1/1000
上传时间： 2016-07-15
上传用户：kristycreasy
b-树的增加,因为我看到的资料里的最大关键字数目为m-1,我考虑了一下,2-3树的删除会比较麻烦,后来看了下算法导论,别人的数目是2t-1,所以相同情况下是2-3-4树,我考虑按照这个因子再写一个,增加删除部分,有问题可以联系我,联系方式在程序中已注明.
上传时间： 2017-04-04
上传用户：pkkkkp
