java程序实现的通俗易懂的二分查找的算法源代码

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Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。[1]什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

用Delphi写的简易计算器，请多指教！- Simple calculator writes which with Delphi, please advises!

modbus RTU 的C51程序  单片机89S52 通信波特率 9600 8位数据 1位停止位 偶校验 485通位接口 单片机控制板地址 localAddr(变量) 通信可设置数据的地址： 字地址 0 - 255 (只取16位的低8位) 位地址 0 - 255 (只取16位的低8位)

问题描述：给定一个数n，找出大于这个数的最小不重复数（任意相邻位数字不相同）。 程序给出了两种方法：find和find1，其中find1属于暴力法，直接从n+1开始寻找，每次加1，知道找到满足条件的不重复数为止。 第二种方法比较巧妙，将n各位数字存到一个数组a[]里，下标大小对应位数高低，比如1234，数组a[0...3]依次为1，2，3，4；从最高位开始找相邻的重复数，较低的重复位加1带进位，高位循环加进位直到无进位，低位置零；回到次高位重新寻找重复位，直到无重复位。

程序是我们上课时中用到的，工程科学计算与C程序集 （上，下） 相信是很有用的！-is our class names, scientific computing and engineering procedures Set C (upper and lower) believe that it is very useful!

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知

SelfOrganizingMap 或 SOM 神经网络算法对聚类的数据集，可以在 Weka 程序中嵌入

时隙ALOHA协议，写论文超级有用，基于OPNET仿真计算原理

The idea is from "The Blur Effect: Perception and Estimation with a New No-Reference Perceptual Blur Metric" Crété-Roffet F., Dolmiere T., Ladret P., Nicolas M. - GRENOBLE - 2007 In SPIE proceedings - SPIE Electronic Imaging Symposium Conf Human Vision and Electronic Imaging, É tats-Unis d Amérique (2007)-Measure the blur level of still image.