我出150分买delphi关于网络ASP的例程？

workboy 2002-01-04 01:45:49
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skt985 2002-01-11
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34501关注！ ：）
dengzhen 2002-01-04
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呵呵，用Delphi进行CGI编程是很方便的，可以实现ASP、Perl等语言难以实现的底层操作，而且便于操作数据库。
VSaber 2002-01-04
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没问题,不过我一直隐身,请别见怪!呵呵
3199654
Jebel 2002-01-04
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什么delphi关于网络ASP的例程？
怕是delphi的web编程吧(cgi编程),书店很多的
workboy 2002-01-04
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VSaber(☆浪人☆)　
我感觉你很够朋友，交个朋友怎么样？我的 QQ:78615919
soft123 2002-01-04
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李维---多层系统电子商务篇,网上也有下载的,不错
VSaber 2002-01-04
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说开就开了!呵呵,不如去看李维的书!
pdsinfo 2002-01-04
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去书店看，我记得有一本书很好的
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轮廓中心识别算法-下载即用.zip
下载代码方式：https://pan.quark.cn/s/957405011bdf 在计算机视觉技术中，轮廓提取与中心识别被视为两项核心的技术，它们对于图像处理及模式识别领域扮演着不可或缺的角色。本文将深入剖析这两种算法，并围绕"轮廓提取(中心识别）算法"这一核心主题，同时结合所提供的压缩包文件"Contour"，对相关知识点进行详尽的阐述。 轮廓提取算法，主要功能在于识别并分离图像中的不同对象。该算法通过探测物体边缘，构建出明确的边界线，从而实现图像内部各组成部分的区分。在多色位图环境下，不同的色彩可能象征着不同的对象或区域，因此，一个性能优越的轮廓提取算法应当具备处理此类复杂场景的能力。常见的轮廓提取算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子和Hough变换等。这些算法各自具备独特的优缺点，究竟选择何种方法，需要依据具体的应用情境以及性能要求来决定。 1. Canny边缘检测：由John F. Canny所研发，这是一种自适应的多级边缘检测方法。Canny算法借助高斯滤波器来降低噪声干扰，随后运用强度梯度和非极大值抑制技术来定位最显著的边缘，最终通过双阈值检测来区分边缘与噪声。 2. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测工具，它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来探测边缘。此方法操作简便且效率较高，但可能对图像中的噪声较为敏感。 3. Laplacian算子：Laplacian算子是一种二阶导数算子，能够迅速识别图像中的尖峰（即边缘）。然而，它容易受到噪声的影响，因此通常需要与其他技术结合使用，例如Gaussian滤波。 4. Hough变换：Hough变换是一种在参数空间中进行边缘检测的方法，它能够检测出任意...
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