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Hopcroft — — 卡普算法是作为一种算法输入二部图，并生成作为输出最大基数匹配 — — 一套尽可能多尽可能边缘没有两个边缘份额的财产终结点。它运行在 O （|E|sqrt {|V |})在最坏的情况，在那里 E 一套在图中，边和 V 设置关系图的顶点数的时间。在稠密图时间绑定变成 O （|荧光 ^ {2.5}），和它运行在接近线性时间的随机图论。该算法被发现由约翰 Hopcroft 和理查德 · 卡普 (1973 年)。与以前的方法，用于匹配匈牙利算法和埃德蒙兹 （1965 年） 的工作，Hopcroft — — 卡普算法一再增加部分通过寻找增加路径匹配的大小。然而，而不是寻找只是单一的增广路径，每个迭代，该算法发现最短增广路径最大集。因此需要只有 O(sqrt{n}) 迭代。同样的原则也用于开发更为复杂的算法，对于非二部图匹配随着运行时间作为 Hopcroft — — 卡普算法相同的渐近。

资源描述包com.shekhar.facedetection；并；进口org.opencv.core.core；进口org.opencv.core.mat；进口org.opencv.core.matofrect；进口org.opencv.core.point；进口org.opencv.core.rect；进口org.opencv.core.scalar；进口org.opencv.highgui.highgui；进口org.opencv.objdetect.cascadeclassifier；并；公共课facedetector {并；public static void main（String [] args）{并；系统。LoadLibrary（核心。native_library_name）；系统的输入（“ n跑步facedetector”）；并；facedetector =新的级联分类器级联分类器（facedetector。类。getResource（“haarcascade_frontalface_alt。XML”）。getpath()）；Mat图像= highgui。imread（facedetector。类。getResource（“Shekhar .jpg”）。getpath()）；并；matofrect facedetections =新matofrect()；facedetector detectmultiscale（图像，facedetections）；并；系统的输入（字符串格式（“检测到%s的面孔”，facedetections。toarray()。长度））；并；为（矩形：facedetections。toarray()）{核心。矩形（图像，新的点（如果X，如果Y），新的点（如果X + Y + rect.width，矩形，矩形的高度），新的标量（255，0，0））；}并；字符串的文件名=“PNG输出。”；系统的输入（字符串格式（写“%s”，文件名））；highgui imwrite（文件名、图像）；}}

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资源描述 ONE模拟器是由SINDTN和CATDTN工程项目开发的，由芬兰的诺基亚研究中心提供支持。ONE是一种基于离散事件模拟引擎的，在每一步模拟时引擎都会更新许多的模块，从而实现整个模拟的功能。它能够通过使用不同的路由协议来模拟DTN消息的收发，并生成移动轨迹的记录。ONE模拟器的主要功能包括节点移动的建模、节点之间的通信、路由和消息的处理、通过GUI观察实时的节点移动和消息传输、可视化的数据结果的收集和分析等，并可以借助如nuplot［14］ 等工具把数据图示化。

一个马尔科夫链过程的实现例子，可以通过输入文本的学习，自动输出文本。(A Markov chain process to achieve an example, you can learn to automatically output text by typing the text.)

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