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  • MULTI-ICE2.26.RAR

    This release supports Microsoft Windows NT 4.0, Windows 2000, Windows 95, Windows 98, Windows Me, Windows XP, Red Hat Linux 6.1, Red Hat Linux 7.2, Solaris 2.6, 2.7 (7.0), 8.0, HP-UX 10.20, and 11 (see important note below)." multice22.rar

    标签: MATLAB 信号与系统 教程

    上传时间: 2013-05-15

    上传用户:eeworm

  • 第7章 Java B/S结构编程 实例76 简单的Servlet程序 实例77 简单的留言簿 实例78 JSP+Java Bean的计数器 实例79 数据库查询 实例80 文件的上传下载

    第7章 Java B/S结构编程 实例76 简单的Servlet程序 实例77 简单的留言簿 实例78 JSP+Java Bean的计数器 实例79 数据库查询 实例80 文件的上传下载 实例81 收发E-mail 实例82 B/S结构的聊天室 实例83 网上选课 实例84 B/S结构的商业应用——购物车 实例85 通过JSP调用Applet程序 实例86 JSP与XML的结合

    标签: Java Servlet Bean JSP

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:skfreeman

  • 1. Matrix-chain product. The following are some instances a) <3, 5, 2, 1,10> b) <2, 7, 3,

    1. Matrix-chain product. The following are some instances a) <3, 5, 2, 1,10> b) <2, 7, 3, 6, 10> c) <10, 3, 15, 12, 7, 2> d) <7, 2, 4, 15, 20, 5>

    标签: Matrix-chain following instances product

    上传时间: 2014-11-28

    上传用户:731140412

  • 第7章 Java B/S结构编程 253 实例76 简单的Servlet程序 254 实例77 简单的留言簿 256 实例78 JSP+Java Bean的计数器 258

    第7章 Java B/S结构编程 253 实例76 简单的Servlet程序 254 实例77 简单的留言簿 256 实例78 JSP+Java Bean的计数器 258 实例79 数据库查询 260 实例80 文件的上传下载 262 实例81 收发E-mail 267 实例82 B/S结构的聊天室 269 实例83 网上选课 276 实例84 B/S结构的商业应用——购物车 282 实例85 通过JSP调用Applet程序 285 实例86 JSP与XML的结合 2

    标签: Java Servlet Bean 253

    上传时间: 2016-03-07

    上传用户:maizezhen

  • 步进电机控制 p1.4-p1.7控制a,b,c,d四个相位开关 汇编实现

    步进电机控制 p1.4-p1.7控制a,b,c,d四个相位开关 汇编实现

    标签: 1.4 1.7 步进电机控制 控制

    上传时间: 2017-05-12

    上传用户:003030

  • b/s模式的集新闻发布、管理与一体的新闻发布系统

    b/s模式的集新闻发布、管理与一体的新闻发布系统,可以发布多个图片的新闻,并且可以很好的排版页面显示的格式;每一篇新闻都可以有自己的关键字来描述,说明该新闻的主要内容,并且可以关联该新闻内容相似的新闻,新闻还可以无限分类 前台是不需要认证的,是供网站的访问者访问的,主要完成了以下功能: 1. 新闻浏览 2. 新闻查询 3. 相关新闻自动链接 4. 新闻评论 5. 新闻主页 6. 新闻访问次数统计 7. 新闻分类列表 后台主要是方便管理员和新闻发布员管理和发布新闻的,主要有以下功能: 1. 新闻主要版面的定义,修改,删除 2. 新闻次要版面的定义,修改,删除 3. 新闻的发布,修改,删除,审核状态的更改 4. 新闻系统的用户的管理 5. 新闻系统用户的密码修改 6. 新闻日志记录 7. 新闻数据统计 8. 系统邮件功能 9. 系统使用说明 系统管理:admin/login.jsp 用户名:administrator 用户密码:123456

    标签: 模式 新闻 发布 新闻发布系统

    上传时间: 2014-01-01

    上传用户:wangchong

  • 98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”

    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

    标签: 大学生 数学建模 巡视 竞赛

    上传时间: 2015-03-14

    上传用户:himbly

  • java ejb开发 程序4、语句alter table people add(phone_number varchar2(10)) 的作用是 A 修改表结构 B 为people表添加约束

    java ejb开发 程序4、语句alter table people add(phone_number varchar2(10)) 的作用是 A 修改表结构 B 为people表添加约束,约束名称是phone_number C 向people表中添加一列,名称是phone_number,数据类型是varchar2,长度是10 D 上述答案均不正确 5、( )BLOB和CLOB的区别在于 A CLOB只能存放字符类型的数据,而BLOB没有任何限制 B BLOB只能存放字符类型的数据,而CLOB没有任何限制 C CLOB只能存放小于4000字节的数据,而BLOB可以存放大于4000字节的数据 D BLOB只能存放小于4000字节的数据,而CLOB可以存放大于4000字节的数据 6、存储过程从本质上来讲就是 A 匿名的PL/SQL程序块,它可以被赋予参数 B 命名的PL/SQL程序块,它可以被赋予参数 C 命名的PL/SQL程序块,不能被赋予参数 D 匿名的PL/SQL程序块,不能被赋予参数 7、( )下列关于日期数据类型,哪一个语句是正确的写法 A insert into test values( 9999-12-03 ) B insert into test values( 1999-03-02 ) C insert into test values(to_char(1999-06-03, yyyy/dd/mm )) D insert into test

    标签: people phone_number varchar2 alter

    上传时间: 2013-12-26

    上传用户:wendy15

  • 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

  • 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