07 2011 档案
摘要：罗列你知道的排序算法,并注明他们的复杂度冒泡排序法 复杂度是O(n2)选择排序负 复杂度是O(n2)插入排序法 复杂度是O(n2)合并排序法 复杂度是O(nlgn)快速排序法 复杂度是O(nlgn)合并排序法 复杂度是O(nlgn)Shell排序法 复杂度是O(nlgn)
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摘要：#include <iostream>using namespace std;class String{public: String(const char *str = NULL); // 通用构造函数 String(const String &another); // 拷贝构造函数 ~ String(); // 析构函数 String& operator =(const String&);// 赋值函数 friend ostream& operator << (ostream&, const String& s); fr
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摘要：/////////////////////////////////////////// 文件名： MyString.h// 作者： Carrie Chen// 日期： 2007年11月17日// 用途： CString类源程序// 开发平台： VC++2005/////////////////////////////////////////#include <string>#include <stdlib.h>#include <iostream>#include <exception>#include <string.h>using
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摘要：1.求下面函数的返回值（微软）int func(x) { int countx = 0; while(x) { countx ++; x = x&(x-1); } return countx; } 假定x = 9999。 答案：8思路：将x转化为2进制，看含有的1的个数。2. 什么是“引用”？申明和使用“引用”要注意哪些问题？答：引用就是某个目标变量的“别名”(alias)，对应用的操作与对变量直接操作效果完全相同。申明一个引用的时候，切记要对其进行初始化。引用声明完毕后，相当于目标变量名有两个名称，即该目标原名称和引用名，不能再把该引用名作为其他变量名的别名。声明一个引用，不是新定义
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摘要：Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 （转载）一直计划着使用灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征，就在一些论坛里搜罗来了不少程序，然后机械地来处理手头的图片，获得了一些个数字，就以为灰度共生矩阵法就这么回事了。这些天专门研学习一下这个方法，觉得学习上还是存在问题！发现：其实，自己对灰度共生矩阵怎么来的，计算又是怎么计算的，并不清楚，郁闷却无解。通过跟一些网友交流，肯定了这个想法之后，认真的看了一些资料，有以下新认识：灰度共生矩阵法，顾名思义，就是通过计算灰度图像得到它的.
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摘要：今天看到了void *__CRTDECL operator new(size_t size) _THROW1(_STD bad_alloc) { // try to allocate size bytes void *p; while ((p = malloc(size)) == 0) if (_callnewh(size) == 0) { // report no memory static const std::bad_alloc nomem; _RAISE(nomem); } return (p); }
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摘要：参考网上的代码，谁知道有问题，修改了下，貌似可以了，VS2008上试验毫无鸭梨。#include <iostream>using namespace std;//计算长度size_t str_len(char *str_source){ size_t i = 0; while (*str_source++ != '\0') { ++i; } return i;}//翻转指定位置的字符串char *reverse_str(char *str_source,size_t str_begin,size_t str_end){ size_t len = str_len(st
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摘要：#include <iostream>using namespace std;//计算字符串长度size_t str_len(char *str_source){ size_t i = 0; while (*str_source++ != '\0') { ++i; } return i;}//翻转char* reverse_str(char* str_source){ size_t len = str_len(str_source); char* str_new = new char[len+1]; for (size_t i = 0; i != len; ++i)
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摘要：头文件：#pragma once#include "cvaux.h"#define CV_MAX_NUM_GREY_LEVELS_8U 256class cl_Texture{public: //定义GLCM变量 struct GLCM { int matrixSideLength; int numMatrices; double*** matrices; int numLookupTableElements; int forwardLookupTable[CV_MAX_NUM_GREY_LEVELS_8U]; int reverseLookupTable[CV_MAX_N
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摘要：总线：贯穿整个系统的电子管道，携带信息字节，并负责在各个部件间传递。主存：临时存储设备，在处理器执行程序时，用来存放程序和程序处理的数据。DRAM芯片组成。
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摘要：#include <iostream>using namespace std;template <class T>class node{public: node<T>* next; T val; node():next(NULL),val(){}; node(T v):next(NULL),val(v){};};template <class T>class my_stack{public: my_stack(); ~my_stack(); void init_stack(); bool is_empty(); size_t get_len();
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摘要：1.安装VC++ 2008 Express安装OpenCV从 http://www.opencv.org.cn/download/OpenCV-2.0.0a-win32.exe 下载OpenCV 2.0，并安装，本文档假定安装目录为：D:\Program Files\OpenCV2.0 2.安装CMake从 http://www.cmake.org/files/v2.6/cmake-2.6.4-win32-x86.exe 下载 Windows (Win32 Installer) 安装。 3.编译OpenCV（1）找到"开始->所有程序->CMake->CMake(c
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摘要：１）将原始彩色图像从红、绿、蓝ＲＧＢ空间转换到色调、饱和度、亮度ＨＳＶ空间； ２）保持色调Ｈ分量不变，对亮度Ｖ采用均值和标准差方式进行局部增强，根据饱和度Ｓ和亮度Ｖ的关系，对饱和度Ｓ进行变化； ３）将经过处理后的图像从ＨＳＶ空间转换到ＲＧＢ空间。或者不同颜色空间的彩色图像的分量有所不同，如RGB图像的分量是R、G、B，代表红绿蓝三种颜色分量；HSI图像的分量是H、S、I，代表色调、饱和度和亮度三种分量。对彩色图像的分量进行增强，当然不仅仅是对亮度进行增强，还可以对色调进行平衡，或对饱和度进行增强等
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摘要：Although you've already learned about basic functions in c++, there is more: the inline function. Inline functions are not always important, but it is good to understand them. The basic idea is to save time at a cost in space. Inline functions are a lot like a placeholder. Once you define an inl
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摘要：一、数组有两个特殊性质：1.不能复制数组。因此不能编写使用数组类型形参的函数。2.使用数组名字时，数组名会自动转化为指向其第一个元素的指针 。因此，处理数组的函数通常通过操纵指向数组中的元素的指针来处理数组。一下三种声明是等价的：void print(int*){}void print(int[]){}void print(int[10]){}上述三个形参类型都是int*二、但如果形参是数组的引用，编译器不会将数组实参转化为指针，而是传递数组的引用本身，此时，数组大小成为形参和实参类型的一部分，编译器会检查数组实参的大小和形参的大小是否匹配。void print(int (&arr)[
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摘要：昨天去土桥，不仅见了几位同道中人，听他们讲了一点事情；而且趁机去后院买了点牛肉，我好像好长时间没吃过了，算是补充营养吧，于是买了点，那大姐说我买的太少了，汗，我一天个人吃， 况且现在是夏天，有没有冰箱，只能买那么少了，貌似是16元/斤。下午回来因为是筛海扎米尔的尔麦里，去买了点水果，这次买的少了点，因为仍然是一个人干，买香蕉时又被那个女老板说，没把香蕉撕开弄好，好吧，是我的错，我当时又承认了。到寝室，在经过纠结后，洗了加遵的大净，礼完迪格尔之后就是开始弄水果，要削皮，洗，哦，对了，买了香蕉、西瓜（被切开的那种）、苹果、梨，不过每个只有一个哦，然后就是按照杂学上的规矩把果子弄好了。之后干了这个尔
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摘要：在多分类问题中，有一种很实用的分类问题结果统计图。比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一些数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。我最近也在做多分类问题，要画这样的图，但是发现确实很少有代码，自己画的确实不好看，还牵扯到值的显示和x轴标签的旋转问题，所以一直自己也没空仔细研究，就去stackoverflow问了一下，马上就得到了答案，stackoverflow是个好站点啊，关于计算机领域等的问答系统。很多牛人在上面。我把这个用Matlab通过分类的label计算
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摘要：function test_out = fknn(sample_in, sample_out, test_in, k, m)% FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification rule%% Usage:% TEST_OUT = FKNNR(SAMPLE_IN, SAMPLE_OUT, TEST_IN, K)%% SAMPLE_IN: Input part of the sample data% SAMPLE_OUT: Output part of the sample data% TEST_IN: Input part of the test data
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