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  1. 切分窗口好方法以及好思想你看下就知道

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  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-08-08
    • 文件大小:53248
    • 提供者:huzhili861
  1. 粘连字符 切分 综述

  2. 介绍了粘连字符的几种切分方法……具体请看文章 中的介绍
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-03
    • 文件大小:443392
    • 提供者:chizhaojuan
  1. 灰度图像中字符切分方法的研究

  2. 灰度图像中字符切分方法的研究 灰度图像中字符切分方法的研究
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-05-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:cntlis
  1. txt按章节切分软件

  2. txt 杀手最终版 可以多种方法切分txt文件 支持正则表达式
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-11-25
    • 文件大小:181248
    • 提供者:tekken918
  1. 一种Java遗留系统服务化切分和封装方法

  2. 一种Java遗留系统服务化切分和封装方法
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-05-10
    • 文件大小:636928
    • 提供者:u010635535
  1. 切分窗口的方法

  2. 一个可以切分窗口的源代码,MFC下调试通过。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-07-20
    • 文件大小:38912
    • 提供者:dxjcomputer
  1. 数据切分方法

  2. 数据切分方法
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-08-07
    • 文件大小:9216
    • 提供者:leizhenyu125125
  1. 在切分窗口中固定切分条的位置

  2. 在学习单文档应用窗口切分的例程时,我发现用鼠标拖动切分条可以改变切分窗口的比例。怎么才能让它固定呢?在网上搜了一下,发现大部分文章都是在粗略介绍用CSplitterWnd切分窗口的,没有详细说明怎样固定窗片的;还有一部分是在论坛里求助这个问题的帖子,回答也不是太明了。最后终于找到锁定切分条的最简单的方法。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-03-26
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:zuiwangyeye
  1. 统计学习方法 kd树实现

  2. 包含kd树的建立以及搜索两部分程序,具体算法过程如下: 给定一个目标点,搜索其最近邻,首先找到包含目标点的叶节点,然后从该叶节点出发,依次退回到其父节点,不断查找是否存在比当前最近点更近的点,直到退回到根节点时终止,获得目标点的最近邻点。如果按照流程可描述如下: 1. 从根节点出发,若目标点x当前维的坐标小于切分点的坐标,则移动到左子节点,反之则移动到右子节点,直到移动到最后一层叶节点。 2. 以此叶结点为“当前最近点” 3. 递归的向上回退,在每个节点进行如下的操作: a.如果该节点保存的实
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-09-29
    • 文件大小:4096
    • 提供者:u011649495
  1. 李航 统计学习方法 kd树实现

  2. kd树(K-dimension tree)是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。kd树是是一种二叉树,表示对k维空间的一个划分,构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将K维空间切分,构成一系列的K维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域。利用kd树可以省去对大部分数据点的搜索,从而减少搜索的计算量。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-29
    • 文件大小:4096
    • 提供者:u011649495
  1. 统计方法来识别中文姓名

  2. 用统计方法来识别中文姓名。该方法将中文姓名的识别过程分为姓名候选和姓名确认两个阶段。采用隐马尔 可夫模型( H MM) 分类器从未经切分的汉字串中候选姓名。 利用人名与上下文词汇的互信息对候选人名进行最后的确认。 该方法是完全数据驱动的, 不需要姓名识别模板和规则。试验结果表明, 该方法的召回率为 8 2 . 7 %, 准确率为 8 9 . 6 %。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-03-30
    • 文件大小:101376
    • 提供者:lizezhonglaile
  1. 有关多边形切分的论文

  2. 有关多边形分解的论文 基于顶点可见性的凹多边形快速凸分解算法 多边形顶点凸凹性识别算法的研究与实现 多边形顶点为凹、凸点的计算机判别方法 简单多边形可见点问题的快速求解算法 TriangulationByEarClipping
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-07-01
    • 文件大小:875520
    • 提供者:wangbole
  1. Spring boot按日切分spring boot的nohup.out日志文件的方法

  2. 过大的日志文件维护起来存在诸多问题,所以最好是能够按日或按大小切分日志文件,下面小编给大家带来了Spring boot按日切分spring boot的nohup.out日志文件的方法,一起看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-08-27
    • 文件大小:32768
    • 提供者:weixin_38689922
  1. Linux下文件的切分与合并的简单方法介绍

  2. 主要介绍了Linux下文件的切分与合并的简单方法介绍,介绍了相关实例。实例通过split及cat命令实现此过程,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-15
    • 文件大小:40960
    • 提供者:weixin_38724247
  1. 数据库水平切分方法

  2. 在大中型项目中,在数据库设计的时候,考虑到数据库大承受数据量,通常会把数据库或者数据表水平切分,以降低单个库,单个表的压力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分?在我们的系统(SNS)中,用户的UID贯穿系统,自增长,根据这个字段分表,再好不过。   方法一:使用MD5哈希   做法是对UID进行md5加密,然后取前几位(我们这里取前两位),然后可以将不同的UID哈希到不同的用户表(user_
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-14
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38665629
  1. 印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法

  2. 印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38571992
  1. 维吾尔文无监督自动切分及无监督特征选择

  2. 维吾尔文常用切分方法会产生大量的语义抽象甚至多义的词特征,因此学习算法难以发现高维数据中隐藏的结构.提出一种无监督切分方法 dme-TS和一种无监督特征选择方法 UMRMR-UFS.dme-TS从大规模生语料中自动获取单词Bi-gram及上下文语境信息,并将相邻单词间的t-测试差、互信息及双词上下文邻接对熵的线性融合作为一个组合统计量(dme)来评价单词间的结合能力,从而将文本切分成语义具体的独立语言单位的特征集合.UMRMR-UFS用一种综合考虑最大相关度和最小冗余的无监督特征选择标准(UMR
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38624519
  1. 现代维吾尔文音节自动切分方法及其实现

  2. 现代维吾尔文音节自动切分方法及其实现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:400384
    • 提供者:weixin_38624746
  1. 面向语音合成的藏语单音素与三音素自动切分算法研究

  2. 在构建藏语语料库时 对语音进行音素切分,本文采 了两种方法:一种是 于单音素 HMM 模型的自动切分方法,一种是 于三音素 HMM 模型的自动切分方法。并通过 验分 了这两种 HMM 模型的自动切分结 的准确率程度, 其中单音素、三音素总的平均切分准确度分别为 80.69%、88.74%。 验结 表明:三音素 HMM 模型的自动切分方法的准确率明显高于单音素 HMM 模型的切分率,提高了语音语料库标注信息的精确度和一致性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:846848
    • 提供者:weixin_38686080
  1. 结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文本行切分

  2. 藏文古籍文档图像中相邻文本行之间通常存在黏连和重叠的情况,这使得文本行切分成为一项艰巨的任务。因此,提出了一种结合文字核心区域和扩展生长的藏文古籍文档图像的行切分方法。首先,根据二值藏文古籍文档图像中连通域的面积和真圆度去除非音节点,获得音节点图像。其次,通过水平投影音节点图像和垂直投影二值原图,得到文本行基线所处的范围和文本行数,生成文字核心区域;通过像素值的或运算将文字核心区域和二值原图结合,得到伪文本连通区域。最后,基于广度优先搜索算法将文字核心区域扩展为伪文本连通区域,获得伪文本行连通区
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-25
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38619613
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