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watermark.m
- ％基于DCT的水印算法 ％数字水印处理系统主要由水印嵌入和水印检测两个过程。 ％水印嵌入过程为：数字水印（X）、原图像（I）和密钥/公钥（K）通过数字水印嵌入算法形成嵌入水印后的图像（I*）。 ％水印检测过程为：数字水印（X）、水印图像（I*）和密钥/公钥（K）通过数字水印检测算法检测出数字水印或有无水印。 ％基于DCT变换的水印算法：将一个随机序列作为水印信号嵌入到图像DCT变换重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数
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192010k-average
- kmeans均值聚类算法:一种改进的基于半监督聚类的入侵检测算法ASCID（Active-learning Semi-supervised Clustering Intrusion Detection），-kmeans clustering algorithm Algorithm was simulated by KDD 99 datasets， which the experimental results demonstrate
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- 模拟实现单机目录FAT的文件系统 基本思路：用二进制文件空间模拟磁盘空间，用文件块操作模拟磁盘块操作。 基本设计要求：1、实现如下文件系统功能（过程或函数）： a、 打开文件系统 FILE *OPENSYS(char *filename) b、 关闭文件系统 int CLOSESYS(FILE *stream) c、 显示目录 void LISTDIR(void) d、 建立文件 int FCREATE(
mkclanguage
- 基于M-K非参数统计检验的用于水文气象等时间序列变化趋势分析和突变检测的C程序语言-mann-kendall test
Harris
- 研究一种红外医学图像处理与分析方法,实现红外人脸图像中特征区域的自动定位。方法 针对红外正面脸部图像,采用一种无监督的局部和全局的特征提取方法,首先通过阈值法区分出前景和 背景,并根据面部特征对称性在前景中确定鼻区 然后在面部确定一个包含所有特征的矩形区域,利用 Harris算子在该区域检测出角点,并找出这些点的局部最大值点 最后用K-means方法对这些点进行 聚类 -To develop an mi age an
training
- 某企业将挑选一批新员工进行培训，遵循以下规则： 将所有员工排成1个圈，从12点位置开始编号为1，逆时钟方向编号到N，第N号员工在第1号的左手边 两位培训官开始选择员工，培训官甲从1号开始逆时钟方向数，数到第k号员工停下；培训官乙从N号开始顺时钟方向数，数到第m号员工停下 被选中的第k号和第m号员工不是同一人，两人同时送往制造培训 被选中的第k号和第m号员工是同一人，将一人送往检测培训 接着继续往下数，培训官甲同样数到
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- 做收费系统必备的生产卡密 也可以借鉴 -关闭翻译英语中文德语检测语言 中文(简体)英语日语 翻译文字或网页 做收费系统必备的生产卡密 也可以借鉴做收费系统必备的生产卡密 也可以借鉴 请键入文字或网站地址，或者上传文档。 取消 Zuò shōufèi xìtǒng bì bèi de shēngchǎn kǎ mì Yě kěyǐ jièjiàn zuò shōufèi xìtǒng bì bèi
k-best-for-rank-deficient
- 研究无线信道优化问题, 由于非确定性 M MIO系统的信道矩阵行不满秩特性, 导致 MM SE- GDFE左预处理后引入了强干扰, 使得传统 K- Best算法产生了误码平层效应。为了消除误码平层效应,提出部分最大似然和 K - Best结合算法, 并在初始检测的强干扰区域利用部分最大似然算法获得局部最优解, 降低强干扰对系统的影响消除误码平层效应, 进而在局部最优解的基础上利用 K- Best算法完成剩余符号的检测, 保证 M MIO
jiancezhixian
- 为了能有效解决H ough 变换的计算量大的问题，文中提出了一种基于直线局部结构特征的H ough 变换改进的直 线检测算法。该算法根据F reem an 准则分析了直线上基元的特征信息，通过图像上邻近的同类基元的倾斜角约束基元上 像素点的极角范围，减少每个点的计算次数，在保持精度的同时，提高直线检测的速度，在有噪声的情况下，该算法相对标 准H ough 变换算法可以提高到6 到7 倍。 -In o rder to ef
Scrum
- 敏捷开发的简单介绍，可以根据相关的概念搭建自己的开发管理体系-英语中文德语检测语言 中文(简体)英语日语 翻译文字或网页 敏捷开发的简单介绍，可以根据相关的概念搭建自己的开发管理体系 请键入文字或网站地址，或者上传文档。 取消 Mǐnjié kāifā de jiǎndān jièshào, kěyǐ gēnjù xiāngguān de gàiniàn dājiàn zìjǐ de kāifā guǎnl
BloomFilter
- 如需要判断一个元素是不是在一个集合中，我们通常做法是把所有元素保存下来，然后通过比较知道它是不是在集合内，链表、树都是基于这种思路，当集合内元素个数的变大，我们需要的空间和时间都线性变大，检索速度也越来越慢。 Bloom filter 采用的是哈希函数的方法，将一个元素映射到一个 m 长度的阵列上的一个点，当这个点是 1 时，那么这个元素在集合内，反之则不在集合内。这个方法的缺点就是当检测的元素很多的时候可能有冲突，解决方法就是使用 k
MATLAB-M-K法
- 实现M-K突变检测,做临界相变用，很有用的啊(m-k test goal, cirtical slow down, be useful)
Mann_Kendall
- M-K气象因子突变检测，可用于气温、降水等气象因子的检测，matlabl程序。(M-K test for meterological factors)
Untitled
- 用于数据处理，检测数据的变化趋势和突变点(Used for data processing, changing trends and mutation points of data)
MKtest
- % Mann-Kendall突变检测 % 数据序列y % 结果序列UFk，UBk2 %-------------------------------------------- %读取excel中的数据，赋给矩阵y %获取y的样本数 %A为时间和径流数据列(M-K trend test of serial data)