AS_Path属性中的四种类型，它们分别是AS_Sequence、AS_Set、AS_Confed_Sequence和AS_Confed_Set，它们具体含义是： AS_Sequence：它是到目的地的路径上所经过的AS号的有序集合，按照顺序记录了路由经过的所有AS； AS_Set：它是到目的地的路径上所经过的AS号的无序集合。AS_Set通常用在路由聚合的场景； AS_Confed_Sequence：是联盟内子AS的一个有序集合； AS_Confed_Set：是联盟内子AS的一个无序集合，主要用在联盟内路由聚合的场景。 备注：备注：模拟器采用HCL 5.5.0

协议首选值（PrefVal)属性，它是一种厂商（华为和华三）自定义的私有属性，类似Cisco IOS中的管理性权值（Administrative Weight）。该属性仅在本地有效，不会传递给BGP邻居。因为协议首选值是人为主动设置的，代表本地用户的意愿，因而在BGP进行选路时会优先比较协议首选值。 当到达同一地址前缀有多条路由时，优先选择首选值大的路由。缺省情况下，从邻居学来的路由的初始首选值为0。 备注：模拟器采用HCL 5.5.0

三维FDTD的MATLAB源程序，注释充分，非常适合入门学习。

上海市街道社区行政边界数据

这是用C#写的一个计算机上图形学的填充算法--边界填充，还有不太完善的地方，请大家见谅！操作：直接通过鼠标点击可以在界面上画出图形。

{ "type": "FeatureCollection", "features": [{ "id": "330200", "type": "Feature", "properties": { "name": "宁波市", "cp": [121.549792, 29.868388], "childNum": 69 }, .................

实现三次样条函数插值(第二边界条件或自然样条)，可直接运行

正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.

一维fdtd吸收边界条件

里面有代码和数据集 I = imread('coins.png'); % 可将第3行中的不同文件带入，注意必须采用单引号 if size(I,3) > 1 I = rgb2gray(I); end I = imbinarize(I); % Example I : how to execute Freeman_chain_code [bound_img,X0,Code,bound_coord,invert_img] = Freeman_chain_code(I,true); % Example II : how to rebuild the boundary image from the boundary coordinates vector bound_img2 = zeros(size(I)); for k = 1:numel(bound_coord)