gdal1.4.5

说明：  LSA的第一步是要去创建词到标题（文档）的矩阵。在这个矩阵里，每一个索引词占据了一行，每一个标题占据一列。每一个单元（cell）包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如，词”book”出现在T3中一次，出现在T4中一次，而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说，在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏（大部分的单元都是0）。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。(The Little Book of Common SenseInvesting: The Only Way to Guarantee Your Fair Share of StockMarket Returns ,)

研华PCI-1711数据采集卡 AD转换VC++例程(Advantech PCI-1711 data acquisition card AD conversion VC++ Routines)

打开一个图像或者视频文件，相应的轮廓检测功能，视频运动物体的跟踪功能(applications on image，tracking objects in the video)

图像处理源程序，实现二值化变换，经一幅图像灰度化后，变成二值化图像，包括大津法、最大类间方差法、一般阈值法、及文本识别最有用的Niblack法(Image processing program and realized binarization transformation, after by a gray-scale image into binary image, including the Otsu method, Otsu method, the general threshold, and text to identify the most useful Niblack method)

读取RAW格式文件，将其转换为BMP格式文件并存储(raw 2 bmp file format convert)

模式识别的Sobel和Kirsch边缘检测程序(Sobel and Kirsch edge detection algorithm of Pattern recognition)

数字散斑相关程序，能够计算2副图片的位移，简单的例子，对初学者也许有用。(Digital speckle correlation program can calculate the displacement of two images, a simple example, may be useful for beginners.)

人头检测 通过颜色分割产生人头头发部分的二值图像，计算此部分的面积和长宽比来判断是否有人头(human detection)

输入一个带权无向图的顶点数、边数、各条边信息（两个顶点和权值），建立该图的邻接矩阵结构，输出该邻接矩阵。将上述无向图邻接矩阵转换为邻接表结构，输出该邻接表；根据该邻接表对无向图进行深度优先遍历序列和广度优先遍历序列，并输出遍历结果；用prim算法实现构造该带权无向图的最小生成树，并将该最小生成树的各条边信息输出。(Enter a weighted undirected graph with vertices, edges, each of the side information (two vertices and weights), the establishment of the adjacency matrix structure, the output of the adjacency matrix. The above undirected graph adjacency matrix into adjacency list structure, the output of the adjacency list according to the adjacency table undirected graph depth-first traversal sequence and breadth-first traversal sequence, and outputs through the results using prim algorithm construct the weighted undirected graph minimum spanning tree, and the minimum spanning tree information on respective sides of the output.)

图形处理的部分，能进行图像的中值过滤处理(To the median filter for image processing)