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200841613515595
- 下载vsftpd-2.0.6.tar.gz 网上很好找的，附件也提供下载，解压。 tar zxvf vsftpd-2.0.6.tar.gz 修改解压包内文件MakeFile，改交叉编译器，我的路径是 # Makefile for systems with GNU tools CC= /usr/local/arm/3.4.1/bin/arm-linux-gcc 直接编译会出错，还要改一个包含库文件的文件vsf_findlibs.sh 把下面两句屏蔽掉吧-Download vs
A_barycenter_based_fast_thinning_algorithm
- 分析快速细化算法和 OPTA 细化算法不足产生的内在原因 ,提出一种新的基于重心的快速细化算法.该算 法根据被细化图像的特点 ,用密度重心快速将纹线细化到 3 个像素宽度内 ,计算 4 邻域拓扑实现彻底细化.仿真结 果表明 ,在细化效率方面 ,该算法一次遍历删除超过一半的大量冗余像素 ,是快速细化算法的 3～7 倍 在细化要求 方面 ,该算法可达到绝对单像素、 光滑无毛刺 ,并能保持端点不被吞噬 ,能够很好地满足图像细化的要求. -The int rinsic origin of
T-REC-G.722-198811-I!!PDF-E[1].pdf
- ITU-T Recommendation G.722 was published in Fascicle III.4 of the Blue Book. This file is an extract from the Blue Book.
beibao
- 假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1 , w2 , … , wn 的物品，能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包，即使w1 +w2 + … + wn=T，要求找出所有满足上述条件的解。例如：当T=10，各件物品的体积{1，8，4，3，5，2}时，可找到下列4组解：（1，4，3，2） （1，4，5） （8，2） （3，5，2）。 提示：可利用回溯法的设计思想来解决背包问题。首先将物品排成一列，然后顺序选取物品装入背包，假设已选取了前i 件物品之后背包还没有装满，则继
embeded
- 预处理器（Preprocessor） 1. 用预处理指令#define 声明一个常数，用以表明1年中有多少秒（忽略闰年问题） #define SECONDS_PER_YEAR (60 * 60 * 24 * 365)UL 我在这想看到几件事情： 1). #define 语法的基本知识（例如：不能以分号结束，括号的使用，等等） 2). 懂得预处理器将为你计算常数表达式的值，因此，直接写出你是如何计算一年中有多少秒而不是计算出实际的值，是更清晰而没有代价的。 3).
fractal-use
- 分形的练习一 ①Koch曲线 用复数的方法来迭代Koch曲线 clear i 防止i被重新赋值 A=[0 1] 初始A是连接（0，0）与（1，0）的线段 t=exp(i*pi/3) n=2 n是迭代次数 for j=0:n A=A/3 a=ones(1,2*4^j) A=[A (t*A+a/3) (A/t+(1/2+sqrt(3)/6*i)*a) A+2/3*a] end plot(real(A),imag(A)) axis([0 1 -
This-paper-addresses-bounds-on-the-t
- 主网络和认知网络供存在同一地理环境共享同一频谱，研究了网络的4重容量界限-This paper addresses bounds on the transmission capacities of two coexisting wireless networks (a primary and a secondary network), where each with multiple antennas shares the same spectrum and operates in
matlab
- 编写M文件，创建如下图形窗口，分别绘制如下图所示的曲线。 （1）曲线y=sin(t)sin(9t)，要求采用红色，点线。横坐标取值范围[0~ ]，标注x轴、y轴并加标题。 （2）一组余弦曲线，其振幅分别为0.4，0.6和0.8。横坐标取值范围[0~2 ]。添加图例与标题。进入图形编辑状态，调整图例的位置。 （3）分别绘制peaks函数的曲面图和网格线图。对曲面图做平滑处理，并添加标题与colorbar。 -Write M file, create th
OMP
- ：针对压缩感知算法重建时间长、图像重建质量不高等不足 ， 在认真分析压缩感知算法的基础上 ， 提 出一 种压缩感知多描述并行算法。为了提 高系统运行速度和重建 图像质量， 将 经过稀疏 变换后 的系数进行 交织抽 取 ， 分成多个子图像 ， 再利用 Op e nMP将子图像分配到各线程中并行实现分块压缩感知。实验结果表明， 随着抽 取数的增加，图像的重建质量呈上升趋势， 在 3 2抽取时图像的重建质量比单抽取的高出了7． 2 4 dB； 随着线程数 的增加 ， 程序的执行效率不断提 高， 最高可