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MyPaint1.0
- 设计思路： 对Windows XP自带的画笔程序进行分析，一般User画图过程： 首先鼠标选择绘图工具，然后选择颜色，接着按User需要作图。User对产出的图像进行操作。 对图形元素抽象出公共属性，设计我的画板的作图过程： 选择工具 、画预览效果、User满意并确定、绘制效果。 下面是程序用到主要变量： 当前绘图点粒度：int iGranularity 当前使用颜色：COLORREF curColor 当前绘图状态：int iPaintStatus
kld
- 基于数学形态学的图像颗粒度分析算法，先去噪再求面积然后绘制颗粒度函数。-based on mathematical morphology particle size analysis algorithms, first try to de-noising area before drawing particles function.
fractalsandvibratingliquefactionofsaturatedgranule
- 利用分形几何学分析的出散体粒度分不，孔隙分布和颗粒比表面积都具有分形特征，服从标度律．
IKAnalyzer3.2.8-source
- IKAnalyzer的源码包，实现中文分词功能，(1) 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”，具有60万字/ 秒的高速处理能力。 (2) 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（ IP 地址、Email、URL ）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理 。 (3) 优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义 (4) 针对 Lucene 全文检索优化的查询分析器 IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键
shusheguanli
- 本文以华北水利水电学院学生宿舍管理信息系统的研发为课题，就如何开发一个基于URP系统构架的学生宿舍信息管理系统展开研究。首先以华北水利水电管理学生宿舍管理及其相关的业务体系的调查报告为基础，分析了一般高校的学生宿舍管理业务流程；其次，将业务体系抽象成若干个用例，对用例模型进行了粒度适当的细化和规范及详尽的描述，在此基础上进行了功能模块设计和数据库结构的设计；最后结合URP开发平台和面向对象的软件设计思想将系统各功能实现。 如下载的全文无图片显示时，请下载图片,解压后放在同盘根目录下(例如学位
IKAnalyzer3.2.0Stable_src
- IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 IKAnalyzer3.0特性: 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。
DuixiangHeLei
- 软件重用被广泛地认为是提高软件生产率和质量的关键。面向对象方法中的对象类是一种很好的可重用构件形式。为了快速获取和积累可重用构件，本文研究从源程序中获取对象类的问题，提出了一套较完整的从命令式语言程序中获取对象类的方法和规则。该方法能够从被分析的软件中提取尽可能多的可重用性较好的大粒度和小粒度的对象类。-Software reuse is widely considered to improve software productivity and quality of the key. Obje
lidu
- 利用数字图象处理技术对粒度进行分析和处理-Using digital image processing technology to analyze and process granularity
DataWarehouse
- 本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。-This book discusses the
DataWarehouse
- 本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。 -This book discusses t
Video_summarization
- 基于动画特征的视频摘要方法,针对动画视频与新闻视频、体育运动视频的不同特点,提出了一种适合动画视频的摘要技术。首先通过对动画视频的结构分析得到动画视频的可视特征与层次结构 然后根据动画视频内容的重要度来选取视频中的重要片段 最后通过粒度选择,按照时序方式组合得到故事板和缩略视频形式的视频摘要。实验表明该方法能有效地获得动画视频摘要 -Animated feature based on video summarization
database
- 本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。-This book discusses the
matlab-lesson1
- 基于matlab的图像分析方法的颗粒度测量思路及解释，适合初学matlab图像处理的同学当课件观看-Matlab image analysis method based on the idea of particle size measurement and interpretation, image processing matlab for beginners students watch as courseware
Data-warehouse
- 本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。-This book discusses the
sourceParserDemo
- 1. 识别java源码的语法结构，生成结点类型为具体源码成份的结点树。 2. 解析Java源码并从指定的方法入口处开始执行，在执行的过程中可以执行外部插入的执行逻辑。类似于AOP，但所截获的目标可以是方法也可以是任意细粒度的代码。 3. 解析Java源码并从指定的方法入口处开始执行，在执行过程中对不合理的代码进行预警。预警功能是我兴趣所在，亦将得到大力加强。 4. 静态处理： ① 对源码进行合法性检查，以保证其符合具体项目中的要求。类似于Java代码缺陷自
HLSeg_JAVA_Example
- 中文分词 支持对输出颗粒的控制，可以输出普通颗粒与用于检索的小颗粒；同时输出词串所在句号、段号、词号、词性等信息。 关于分词输出颗粒，我们认为各种应用对分词要求的颗粒度是不同的. 比如自动分类、关键词抽取比搜索需要的分词颗粒度要大, 因为这样表示文本语义特征时效果会更好, 而检索有一个查全率的要求, 就需要把分词单位做的更为细致, 不然就会造成漏查。 海量系统现在提供了两种颗粒的规则, 其中, 默认的为大颗粒接口, 主要用于自动分类、信息挖潜、机器翻译、语音合成、人工智能等领域,
Inversional-gorithmof
- 针对Projection迭代反演算法对噪声极其敏感, 及在实际应用中造成粒度测量失真的问 题, 引入Vondrak数据平滑算法对Projection反演进行平滑处理。借助Visual C+ + 6. 0开发 平台, 编写测试软件对算法应用进行了仿真研究。通过分析比较平滑处理前后的反演结果, 得 出Vondrak数据平滑处理算法的引入有效提高了Projection反演的抗干扰性能。实验结果表 明: 基于Vondrak数据平滑处理的Projection反演结果能够反映粒度的真实分布,
1368884419740-
- 有越来越多的人热衷于做网络爬虫（网络蜘蛛），也有越来越多的地方需要网络爬虫，比如搜索引擎、资讯采集、舆情监测等等，诸如此类。网络爬虫涉及到的技术(算法/策略)广而复杂，如网页获取、网页跟踪、网页分析、网页搜索、网页评级和结构/非结构化数据抽取以及后期更细粒度的数据挖掘等方方面面，对于新手来说，不是一朝一夕便能完全掌握且熟练应用的，里面重点介绍其中的六种方式-There are more and more people are keen on doing web crawler (spider),
Untitled
- 粒度分析，显示累计图，返回特征值，很实用-Particle size analysis, chart shows the cumulative return to the eigenvalues
现代粒度测量基础理论
- 现代沉积物分析中，粒度分析教程，不同实验法(Modern sediment analysis, particle size analysis tutorials, different experimental methods)