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我们调查的下列基本问题-从组织作为树的无线传感器网络多快的速度可以在信息收集?若要解决此问题，我们探索和评估使用逼真的模拟模型根据不同方法数 称为收敛铸造的多对一的沟通范式。我们首先考虑时间安排在单一频率频道 ，目的是尽量减少时间的数字插槽 （附表长度） 完成所需收敛强制转换。 我们将结合调度 传输功率控制减轻影响的干扰，并显示，虽然功率控制可帮助减少附表 下单一频率，调度使用多个频率的传输长度是效率更高。我们给的下限在 附表长度时的干扰完全消除，并提出实现这些界限的算法。我们也评估 各种通道分配方法和发现经验主义地，为中等大小的约 100 个节点，使用网络的性能 的多频调度可以足以消除大部分的干扰。 然后，数据收集率不再仍然有限 由干扰但由路由树的拓扑结构。为此，我们构造度限制生成树和批量生产计划 最小生成树，并显示在不同的部署密度调度性能明显改善。最后，我们 评价附表长度不同干扰和信道模型的影响。

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）；}}

包括了简单的JAVA算法，适合JAVA初学者使用，涵盖面广，内容丰富，共有2277个文件，4个文件夹，从第一章到最后一章内容详尽，无教材使用也不影响，代码形式规范，命名合理，容易理解，是初学java的最好工具

应用背景 导线的电气连续性。 RJ45模块的核心是模块化插孔。镀金的导线或插座孔可维持与模块化的插座弹片间稳定而可靠的电器连接。由于弹片与插孔间的摩擦作用，电接触随着插头的插入而得到进一步加强。插孔主体设计采用整体锁定机制，这样当模块化插头插入时，插头和插孔的界面外可产生最大的拉拔强度。RJ45模块上的接线模块通过“U”形接线槽来连接双绞线，锁定弹片可以在面板等信息出口装置上固定RJ45模块[1]  。 关键技术 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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