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搜索资源列表

  1. asp.net 将 Gamma 校正应用于梯度

  2. asp.net 将 Gamma 校正应用于梯度很值得下载看看!资源免费,大家分享!!

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-11-17
    • 文件大小：8192
    • 提供者：ynsky

  1. VGScene delphi 界面 2010

  2. VGScene加速了所有图形应用开发，提供：图形编辑器在IDE集成，图形对象，简化动画，先进窗口和控件，最高的性能，剥皮引擎，位图效果。 VGScene可以被用来作为SCADA系统，地理信息系统，CAD和Kiosk应用开发工具。 如Adobe Flash或微软的WPF功能强大的矢量发动机 快速实时消除锯齿的矢量图形，分辨率无关，alpha混合，渐变填充和特殊的视觉 所见即所得的设计时和运行时的设计师和属性编辑器 先进的GUI引擎 - 窗口，按钮，文本框，numberbox，备忘录，angleb

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2011-01-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：hao_xue

  1. Visual C#.NET 应用编程150例

  2. 随书源代码 第1章 界面编程实例 实例1 安装与部署 实例2 渐显窗体 实例3 使程序始终在前面 实例4 将窗体编译为类库 实例5 继承窗体设计 实例6 设计多边形窗体 实例7 用获取路径的方法得到圆形窗体 实例8 分割窗体 实例9 在菜单中添加图标 实例10 渐变的窗口背景 实例11 使用任务栏的状态区 实例12 在运行时更新状态栏信息 实例13 拖动无标题窗体 实例14 设置应用程序的图标 实例15 共享菜单命令 实例16 动态设置窗体光标 实例17 自制菜单 实例18 在窗体的系统菜单中

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-02-24
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：tang_dynasty_66

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++.NET应用编程(3)

  2. 第3章: Example051-创建线性梯度 Example052-连接线条 Example053-由直线、曲线和形状创建图形 Example054-在一个区域点击检测 Example055-绘制自定义虚线 Example056-将 Gamma 校正应用于梯度 Example057-设置钢笔的宽度和对齐方式 Example058-绘制用纹理填充的线条 Example059-绘制不透明和半透明的线条 Example060-图形容器的应用 Example061-全局变形和局部变形 Example0

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-01-15
    • 文件大小：180224
    • 提供者：jyy_emirates

  1. C# 将 Gamma 校正应用于梯度

  2. C# 将 Gamma 校正应用于梯度C# 将 Gamma 校正应用于梯度C# 将 Gamma 校正应用于梯度C# 将 Gamma 校正应用于梯度

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-04-23
    • 文件大小：8192
    • 提供者：a350752425

  1. 希格斯-汤川理论对虚假真空衰减的辐射效应

  2. 我们在描述原型希格斯-汤川理论中虚假真空衰减的欧几里得孤子的背景中得出费米离子格林函数。 结合质量，耦合和波函数归一化的适当对等项，可以将这些对等项用于计算对孤子解和跃迁速率的辐射校正，从而完全解决了有核气泡提供的不均匀背景。 我们将此方法应用于具有标量自我相互作用的大规模标量场的准生成真空之间的过渡的原型示例。 将费米子环的效应与其他标量场的效应进行了比较，并将考虑了隧道构型的时空不均匀性的环效应与忽略了梯度的环效应进行了比较。 我们发现标量环导致衰减率提高，而费米子环导致抑制。 当考虑到梯度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-04
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_38588394

  1. 目前高压变频器的特性论述论文.pdf

  2. 目前高压变频器的特性论述论文pdf,目前高压变频器的特性论述论文在不同的历史时期,就有不同的技术与技术产品出现 类:专用高压变频器 驱动对象:高压交流异步电动机 负载通用类:风机、水泵专用(要求不高的平方转矩和不快态动控制负载类) ()高低高方式;采用降压变压器低压变频器特殊升压变压器电机; ()脉冲变压器→整流 三电平两电位重叠间接高压方式; ()曲拆多脉冲变压器→整流 单元串联多电位重叠间接高压方式 注:间接一指在变频器变流环节中,存在利用了变压器来进行电压变换的过程。 类:通用高压变频器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-15
    • 文件大小：533504
    • 提供者：weixin_38743602

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 无波前传感自适应光学技术及其在大气光通信中的应用

  2. 无波前传感自适应光学(AO)系统不依赖波前传感器可直接对系统性能进行优化。基于随机并行梯度下降(SPGD)算法,32单元变形镜,CCD成像器件等建立了无波前传感自适应光学系统实验平台。实验结果表明,参量选取合适时,系统对畸变波前具有较好的校正能力,但受限于较低的CCD采样频率,仅能校正静态或缓慢变化的像差。根据实验结果讨论了基于随机并行梯度下降控制算法的无波前传感自适应光学技术在大气光通信中的应用可能和应用方法,指出采用高速光电探测器件、高速数据处理及响应速度高的波前校正器与随机并行梯度下降算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38697753

  1. 无波前探测自适应光学对光通信性能影响分析

  2. 自适应光学(AO)技术是缓解自由空间光通信(FSO)系统中大气湍流影响的有效途径之一，无波前探测能不依赖波前传感器直接对通信性能进行优化。对基于差分进化(DE)、随机并行梯度下降(SPGD)和模拟退火(SA)算法的无波前探测自适应光学技术在FSO 系统中的应用过程进行模拟仿真，并对比校正前后不同湍流强度下FSO 系统的耦合效率、误码率及光强起伏的变化情况，分析优化算法的畸变波前校正能力。结果表明三种算法均能有效提高FSO 系统的通信性能，DE 算法虽迭代速率较慢，但效果最优，尤其适合于强湍流情况

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38571453

  1. 一种基于混合梯度下降算法的模糊神经网络设计及应用

  2. 为了提高模糊神经网络(FNN)的收敛速度和泛化能力,提出一种基于混合梯度下降算法(HG)的模糊神经网络(HG-FNN).HG-FNN通过设计FNN参数调整过程的自适应学习率,利用链式法则获取FNN参数学习过程的梯度,在实现FNN参数自校正的同时,给出HG-FNN的收敛性证明,保证HG-FNN的收敛速度和泛化能力.最后,将所设计的HG-FNN应用于非线性系统建模与污水处理过程关键水质参数预测,实验比较结果显示,HG-FNN不仅具有较快的收敛速度,而且具有较好的泛化能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：684032
    • 提供者：weixin_38703123