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另外網站C语言数组排序– 选择法排序 - 猿说编程也說明:C语言 数组排序– 选择法排序- 我们已经学会了数组遍历,在开发中,我们经常回碰到对数组进行排序,例如:学习成绩排序,身高排序,年龄排序等等;在C ...

國立中興大學 電機工程學系所 許舜斌、裴靜偉所指導 魏似芳的 基於影像辨識之自動分類系統 (2017),提出selection sort c語言關鍵因素是什麼,來自於影像辨識、自動分類系統、Arduino、樹莓派。

而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 袁賢銘所指導 徐竣傑的 一個以繪圖處理器為基礎之記憶體資料庫實作 (2009),提出因為有 繪圖處理器、資料庫的重點而找出了 selection sort c語言的解答。

最後網站常見程式演算:: 選擇、插入、氣泡排序 - OpenHome.cc則補充:選擇排序(Selection sort)、插入排序(Insertion sort)與氣泡排序(Bubble sort)是初學排序必須知道的三個基本.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了selection sort c語言,大家也想知道這些:

傲霸 UWP Apps Windows 10-威力運用 XAML & C# 完全開發勝典

為了解決selection sort c語言的問題,作者王安邦 這樣論述:

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基於影像辨識之自動分類系統

為了解決selection sort c語言的問題,作者魏似芳 這樣論述:

在傳統的小型農場中,農產品分類大部分是由農民手工或是人工搭配簡易檢測器來完成,但該方式存在許多明顯的缺點,例如,由人依據經驗來判斷,常無法達到客觀的分類標準,此外,分類的過程,常須耗費大量人力,分類效率相對較低。本論文提出一種利用影像辨識來進行自動分類物件的系統,該系統藉由控制器分析攝影機拍攝的動態影像來對輸送帶上的分類裝置進行控制,進而達到對物件分類的效果,其中,硬體部分係由Arduino與樹莓派3搭配自製輸送帶所建構;軟體部分則是以C語言來完成。本論文所提出的自動分類系統可以有效解決人工分類無法客觀性分類物件的問題,更精準的進行物件分類,改善傳統小型農場分類農產品的工作模式。

一個以繪圖處理器為基礎之記憶體資料庫實作

為了解決selection sort c語言的問題,作者徐竣傑 這樣論述:

電腦網路的發達帶來了電腦之間資料的快速交換,資料庫扮演著相當重要的角色。近年來,NVIDIA致力於GPGPU的發展,一個高度平行化的發展平台CUDA就此產生。使用者利用熟悉的C語言就可以在上面開發自己的應用程式。加上記憶體空間的快速成長,已經足夠一個資料庫的使用。因此,我們在GPU的記憶體上面實作了一個實驗性的資料庫,並觀察GPU的計算能力,如何改善一般資料庫的操作效能。根據圖像處理單元(GPU)的特性,我們將資料庫中所有的資料儲存在繪圖卡上的記憶體中。主機上的CPU處理一些流程的控制,而各個功能的計算則交給GPU來處理。最後,我們與著名的資料庫SQLite記憶體資料庫做效能上的比較。根據我

們的實驗結果,在總資料數固定下,當查詢結果數超過一定的程度時,我們的資料庫會有相對較佳的效能,我們稱之為轉折點。最後,我們觀察在不同資料總數下的轉折點,歸納出在不同的功能下,查詢結果中資料數佔總資料數為0.161%~2.161%時,我們所實作的資料庫效能上會超過SQLite。