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广义表的表头与表尾识别器.doc

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简介：
本文档详细介绍了如何在广义表中有效识别和提取表头与表尾的方法，并通过实例演示了这些概念的应用。 广义表表头与表尾识别器报告文档包括以下模块：目的、设计要求、问题描述、需求分析、概要设计、详细设计、测试分析、设计总结以及程序清单，其中包含C++源代码的免费下载。根据个人简介信息进行重写后的内容如上所述。

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  • 广义表的表头与表尾识别器.doc
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    本文档详细介绍了如何在广义表中有效识别和提取表头与表尾的方法，并通过实例演示了这些概念的应用。 广义表表头与表尾识别器报告文档包括以下模块：目的、设计要求、问题描述、需求分析、概要设计、详细设计、测试分析、设计总结以及程序清单，其中包含C++源代码的免费下载。根据个人简介信息进行重写后的内容如上所述。
     
  • 识别广义表的表头与表尾
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    本文介绍了如何从广义表中识别和提取表头与表尾的方法，并分析了它们在数据结构中的应用价值。 识别广义表的表头和表尾是数据结构中的一个重要概念。根据严蔚敏版《数据结构》教材的内容，对于一个非空广义表L=(a0, a1, ..., an-1)，其中a0为第一个元素（可能是一个原子或子列表），则称a0为其表头；(a1, a2,...an-1)是其剩余部分组成的广义表称为该广义表的表尾。因此，通过递归定义可以进一步分析复杂结构中的各个组成部分。 例如，给定一个简单的非空广义表L=(A,(B,C),(D,E,F))： - 表头为第一个元素A； - 而其剩余部分组成的列表即为((B, C), (D, E, F))，这就是该广义表的表尾。 理解这一概念有助于深入理解和操作复杂的数据结构。
     
  • 辨识广义表的“首尾”
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    本文探讨了如何识别和操作广义表中的首（头部）与尾（其余部分），深入分析其结构特点，并提供了实用示例以帮助理解。 假设广义表允许分多行输入，并且可以在其中任意地插入空格符。原子是不限长度的字符串，仅由字母或数字组成。根据表头和表尾进行分解的方法编写一个算法来建立广义表的存储结构。对于已经建立了存储结构的广义表执行一系列操作，这些操作包括“t”（取表尾）或“h”（取表头）。如果该串为空，则打印整个广义表的内容。按照从左到右的原则依次进行各项操作，并以符号形式显示最终结果。
     
  • C++中广义表的生成、展示、获取表头、表尾及计算深度
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    本文探讨了在C++中实现广义表的基本操作方法，包括如何创建、显示广义表，以及如何提取其表头和表尾，并介绍了计算广义表深度的技术。 对广义表进行创建、输出、取表头、取表尾、复制广义表以及求广义表深度的操作。
     
  • 广义表生成二叉树及其二叉树的广义表表示
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    本文探讨了将广义表转换为二叉树的方法，并进一步研究如何从给定的二叉树中恢复其对应的广义表表示，旨在建立两者之间的映射关系。 1. 广义表创建二叉树的例子是：A(B(,G),C(D(F),E))。 2. 将二叉树转换为广义表示法输出。 这段文字描述了如何通过给定的广义列表构建一个具体的二叉树结构，并且也介绍了将已经存在的二叉树转化为相应的广义表形式的方法。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别程序_MATLAB表情识别, MATLAB人脸表情识别
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的人脸表情识别系统。通过图像处理和机器学习技术，准确提取并分析面部特征，实现对多种基本表情的有效识别与分类。 人脸表情识别的MATLAB程序包含详细的运行说明与测试数据库。
     
  • Android中可固定的表头与自定义的第一列表格
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    本项目展示了如何在Android应用中实现固定表头和自定义第一列的表格视图，适用于长表格数据展示。 Android支持固定表头和自定义第一列的表格功能，并且集成起来非常简单。以下是API使用说明： ```java LockTableView mLockTableView = new LockTableView(this, mContentView, mTableDatas); mLockTableView.setLockFristColumn(true); // 是否锁定第一列 mLockTableView.setLockFristRow(true); // 是否锁定第一行 mLockTableView.setMaxColumnWidth(100); // 列最大宽度 mLockTableView.setMinColumnWidth(70); // 列最小宽度 mLockTableView.setMinRowHeight(20); // 行最小高度 mLockTableView.setMaxRowHeight(60); // 行最大高度 mLockTableView.setTextViewSize(16); // 单元格字体大小 mLockTableView.setFristRowBackGroudColor(R.color.table_head); // 表头背景色 mLockTableView.setTableHeadTextColor(R.color.beijin); // 表头字体颜色 mLockTableView.setTableContentTextColor(R.color.border_color); // 单元格字体颜色 mLockTableView.setNullableString(N/A); // 空值替换字符串 // 设置滚动回调监听 mLockTableView.setTableViewListener(new LockTableView.OnTableViewListener() { @Override public void onTableViewScrollChange(int x, int y) { Log.e(滚动值, [ + x + ] + [ + y + ]); } }); // 显示表格，此方法必须调用 mLockTableView.show(); // 属性值获取 Log.e(每列最大宽度(dp), mLockTableView.getColumnMaxWidths().toString()); Log.e(每行最大高度(dp), mLockTableView.getRowMaxHeights().toString()); Log.e(表格所有的滚动视图, mLockTableView.getScrollViews().toString()); Log.e(表格头部固定视图(锁列), mLockTableView.getLockHeadView().toString()); Log.e(表格头部固定视图(不锁列), mLockTableView.getUnLockHeadView().toString()); ```
     
  • C# WinForm 使用NPOI 实现自定义[表头|列表|表尾]的Excel导出功能源码【原创】【可直接运行】
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    本项目提供使用C# WinForm和NPOI库实现的Excel文件导出功能，支持自定义表头、列表及表尾信息。附带完整源代码，可以直接运行测试。 在C# WinForm的工作过程中遇到一个需求：将界面表格数据按照特定格式[表头|列表|表尾]导出到Excel文件。由于需要处理的格式种类繁多，逐一编写固定代码并不现实。在网上搜索了很久也没有找到相关的功能实例，于是加班自己动手实现了一个通用的导出示例，并已将其应用于实际项目中。 为了方便其他开发者使用和参考，特此分享一个精简版本的通用导出工具。当前存在待解决问题如下： 1. 界面设计时合并单元格的问题（即在导出过程中保留已有的单元格合并状态）。 2. 导出到Excel文件中的单元格背景色问题。 完整版还包含自动反射字段中文名称的功能，方便客户自行编辑内容。由于时间紧迫，并未将代码分离上传。 其实现原理较为简单：通过定义自定义属性[PropertyDescriptor]来实现字段的灵活定制化处理，然后使用反射技术进行数据导出操作。
     
  • 【图像识别-表情识别】利用Hough变换进行钟表表盘识别的Matlab代码.zip
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    本资源提供一套基于Hough变换实现钟表表盘自动识别的MATLAB代码。适用于图像处理和模式识别领域，能够有效提取复杂背景下的圆形表盘信息。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • HOG与SVM的表情识别.zip
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    本资源包含基于HOG特征和SVM分类器的表情识别算法实现代码及文档，适用于计算机视觉和模式识别领域的研究和学习。 标题中的“HOG+SVM表情识别.zip”表明这是一个关于计算机视觉领域的项目，主要涉及两种技术：Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征提取和支持向量机（SVM）分类器，用于表情识别任务。这个领域是人工智能和计算机视觉的一个分支，常应用于人机交互、情感分析等领域。 HOG特征是一种强大的图像描述符，通常用于对象检测。它通过计算并统计局部区域的梯度方向直方图来描绘图像特征。具体步骤包括：灰度化处理、细胞结构划分、梯度计算、归一化和构建直方图等操作。在表情识别中，HOG能够捕捉到人脸关键部位如眼睛、眉毛及嘴唇的变化。 SVM是一种监督学习模型，常用于分类与回归分析任务。它的核心在于寻找一个最优超平面以最大化不同类别数据之间的间隔距离，在此项目中被用来区分不同的面部表情。C++实现的SVM可能基于LibSVM或OpenCV等开源库进行开发和优化。 该项目使用了jaffe数据库作为训练样本，这是一个包含多种表达的人脸图像集合，主要用于研究目的中的面部表情识别工作。由于仅分为三类基本情绪（如开心、中性及悲伤），这说明项目主要关注基础而非复杂的情绪类型。 此外，描述指出数据量不足可能会影响模型的性能表现。在机器学习领域内，充足的训练样本对于提高算法准确性至关重要；有限的数据可能导致过拟合或泛化能力弱的问题，在实际应用时难以准确识别新表情变化情况。 该项目开发环境为Visual Studio 2017，并且代码可能是用C++编写完成，同时可能借助MATLAB进行HOG特征的提取操作。这种混合编程方式在研究项目中较为常见，因为MATLAB拥有强大的科学计算和图像处理工具箱支持，而C++则更适合高效运行与部署。 总之，“HOG+SVM表情识别.zip”包含了一个基于这两种技术的表情分类系统，并使用了jaffe数据集进行训练，在VS2017环境下完成开发。该项目由于缺乏足够的训练样本可能导致模型效果不佳的问题提示我们在实际应用中需要更加注重数据量对性能的影响以及选择合适的特征提取方法和分类算法的重要性。