基于od表的p-中值选址

2024-09-03

P中值选址问题的整数规划求解

P中值选址问题的整数规划求解一 .P-中值问题 p-中值选址问题是一个常见的选址问题. 问题是给定I个需求结点和J个待选设施地点, 要求选择p个地点建立设施, 使得运输成本最低. 下面是个英文的问题详细描述: 二.整数规划模型 p-中值选址问题的整数规划模型如下三.当给定距离时候的求解假设给定了设施-需求之间的距离矩阵,照着上面的模型即可写出Leapms模型. //========================================================== //Th

基于稀疏表（Sparse Table）的RMQ（区间最值问题）

在RMQ的其他实现方法中,有一种叫做ST的算法比较常见. [构建] dp[i][j]表示的是从i起连续的2j个数xi,xi+1,xi+2,...xi+2j-1( 区间为[i,i+2j-1] )的最值. 状态转移方程dp[i][j]=max/min(dp[i][j-1], dp[i+2j-1][j-1]) [查询] 对于一个查询区间[x,y],只要找到一个或者多个2的整数倍长度的刚好区间覆盖[x,y] ,取这些区间最值的最值就是答案了. 如何把[x,y]覆盖完整? 一种办法是把区间的长度按照二进制

jQuery中设置form表单中action的值的方法

下面介绍在jQuery中设置form表单中action的值的方法. $("#myFormId").attr("action", "userinfo.shtml");

struts2 jsp表单提交后保留表单中输入框中的值下拉框select与input

原文地址:struts2 jsp表单提交后保留表单中输入框中的值下拉框select与input jsp页面 1 function dosearch() {2 if ($("#textValue").val() == "") {3 $("#errortip").html("<font color='#FF0000'>请输入查询内容</font>")

基于FPGA的中值滤波算法实现

在这一篇开篇之前,我需要解决一个问题,上一篇我们实现了基于FPGA的均值滤波算法的实现,最后的显示效果图上发现有一些黑白色的斑点,我以为是椒盐噪声,然后在做基于FPGA的中值滤波算法的实验时,我发现黑白斑点并没有消除,中值滤波本来是可以很好的滤掉椒盐噪声,所以说这里并不是椒盐噪声,最后经过我仔细的检查,终于明白了问题的所在.我所使用的Xilinx这款开发板的晶振为125Mhz,串口模块我使用前面设计好的代码,输入时钟为50Mhz,产生的接收完成标志信号也就是一个50Mhz的时钟周期,我这里将接收

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现作者:lee神 1. 背景知识中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

基于MATLAB的中值滤波算法实现

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

form表单元素中disabled的元素的值不会提交到服务器

1.表单元素中disabled的元素的值不会提交到服务器,后台获取的值为null <form id="myForm" action="#" method="post"> <input name="username" disabled="disabled" /> <input type="submit" value="提交"/> &l

javaWeb中怎么获取提交表单里面的值

在javaWeb中如何获得html文件中的表单里面的值? <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>注册页面</title> </head> <body> <form action = "register" method = "post"> 用户名:<inp

基于记忆性的中值滤波O(r)与O(1)复杂度的算法实现

本文参考博客:https://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/26/3045672.html 原生的中值滤波是基于排序算法的,这样的算法复杂度基本在O(r2)左右,当滤波半径较大时,排序算法就显得很慢.对此有多种改进算法,这里介绍经典的Huang算法与O(1)算法,两者都是基于记忆性的算法,只是后者记性更强. 排序算法明显的一个不足之处就是无记忆性.当核向右移动一列后,只是核的最左和最右列数据发生了变化,中间不变的数据应当被存储起来,而排序算

（转）arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表的更新修改搞了出来,记录一下: 我的需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类FeatureClass的属性表,而是单独的一个ITable类型的表格,现在要读取其中的某一列,并统一修改这一列的值. 表在ArcCatalog中打开目录如下图所示: 读取属性列并修改的代码如下: IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass();

在vue中下拉框切换事件中改新建表单中的一个值，页面不显示

事件中改新建表单中的一个值,页面不显示,当另一个对象值发生改变时,这个页面上的值才会显示由于新建表单是弹窗,在弹出时会重新给每个字段重新赋值,在赋值时没给这个字段赋值(常见新加功能时,加了一个字段,忘记在重新赋值时加上这个字段). 在重新赋值时加上这个字段就好了.

基于Opencv的自适应中值滤波函数selfAdaptiveMedianBlur（）

7.3.3 自适应滤波器自适应中值滤波器对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声.自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时,试图保留细节,这是传统中值滤波器所做不到的.正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样,自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内.然而,与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时,会根据本节列举的某些条件而改变(增大或缩小)Sxy

C++模板实现动态顺序表（更深层次的深浅拷贝）与基于顺序表的简单栈的实现

前面介绍的模板有关知识大部分都是用顺序表来举例的,现在我们就专门用模板来实现顺序表,其中的很多操作都和之前没有多大区别,只是有几个比较重要的知识点需要做专门的详解. #pragma once #include<iostream> #include<string> #include<stdlib.h> using namespace std; template <class T> class Vector { public: Vector() //构造函数 :

基于查表的整数霍夫变换方法实现（matlab）

暂时先用matlab把算法弄一下,这是基于查表的整数霍夫变换方法实现及解释. 接着再实现FPGA的霍夫变换. 霍夫变换原理和算法这里不多说,可参考以下链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557/ http://www.ilovematlab.cn/thread-25436-1-1.html 论文:基于FPGA的实时整数霍夫变换_唐林波 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

基于跳跃表的 ConcurrentSkipListMap 内部实现（Java 8）

我们知道 HashMap 是一种键值对形式的数据存储容器,但是它有一个缺点是,元素内部无序.由于它内部根据键的 hash 值取模表容量来得到元素的存储位置,所以整体上说 HashMap 是无序的一种容器.当然,jdk 中也为我们提供了基于红黑树的存储的 TreeMap 容器,它的内部元素是有序的,但是由于它内部通过红黑结点的各种变换来维持二叉搜索树的平衡,相对复杂,并且在并发环境下碍于 rebalance 操作,性能会受到一定的影响. 跳表(SkipList)是一种随机化的数据结构,通过"空间来

也来写写基于单表的Orm（使用Dapper）

前言这两天看园子里有个朋友写Dapper的拓展,想到自己之前也尝试用过,但不顺手,曾写过几个方法来完成自动的Insert操作.而对于Update.Delete.Select等,我一直对Dictionary<string,object>参数类型有很深的感情,旨在页面传递的条件基本上都是Json,很容易用字典类型存储,想过在遵循某种命名规则的前提下,自动完成查询,简单的业务,直接能得到相应条件的数据,为此研究过一段时间,如果需要详细的了解,请看这里: 理想中的SQL条件拼接方式理想中的SQL条

深入理解跳表在Redis中的应用

本文首发于:深入理解跳表在Redis中的应用微信公众号:后端技术指南针持续输出干货欢迎关注前面写了一篇关于跳表基本原理和特性的文章,本次继续介绍跳表的概率平衡和工程实现, 跳表在Redis.LevelDB.ES中都有应用, 本文以Redis为工程蓝本,分析跳表在Redis中的工程实现. 通过本文你将了解到以下内容: Redis基本的数据类型和底层数据结构 Redis的有序集合的实现方法 Redis的跳表实现细节 1.Redis的数据结构 Redis对外共有约五种类型的对象: 字符串(Stri

【线性表基础】基于线性表的简单算法【Java版】

本文描述了基于线性表的简单算法及其代码[Java实现] 1-1 删除单链表中所有重复元素 // Example 1-1 删除单链表中所有重复元素 private static void removeRepeat(LinkList L) { Node node = L.head.next; // 首结点 while (node != null) // 一重循环,遍历L中的每一个元素 { // Object data=p.data; Node p = node; // q结点的前驱 Node q =

基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍（2）-- 基于中间表的查询处理

在前面介绍的SqlSugar的相关查询处理操作中,我们主要以单表的方式生成相关的实体类,并在查询的时候,对单表的字段进行条件的对比处理,从而返回对应的数据记录.本篇随笔介绍在一些外键或者中间表的处理中,如何遍历查询并获得所需的记录操作. 1.回顾单表的操作查询我在<基于SqlSugar的开发框架的循序渐进介绍(1)--框架基础类的设计和使用>中介绍过的Customer表信息,就是一个单表的处理. 例如,我们对于一个简单的客户信息表,如下所示. 生成对应的实体对象CustomerInfo外,同

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