详细步骤MATLAB车辆两自由度操纵稳定性模型分析

说明：  its good library for http

VisualC++6.0基础与实例教程，VisualC++6.0使用说明，还有具体的实例，以及源代码(VisualC++6.0-based tutorials and examples, VisualC++6.0 instructions for use, there are specific examples and source code)

一个HTML5 Arctext 字体弧形排列插件，可把一行文字按照圆形的方向、弧形排列字体，你只需引入这个插件，它会自动帮你完成文字的弧形环绕，该插件最好运行于HTML5环境，示例演示了多种弧形排列方式，不局限于一种。

说明：  利用遗传算法解决目标分配问题，其中采用传统的遗传算法(Using genetic algorithm to solve the problem of target assignment)

Vb6.0窗口设计实例： 窗口置顶功能一例含源码，顶层窗口，将本窗口显示在其它程序窗口的最顶层，始终放在最前面显示，不被其它的窗口所遮挡，比如播放器的播放窗口，在播放视频的时候，始终保持在最顶层，不会被其它窗口挡住视线。在实际的软件开发中，这个功能还是挺有用的。

说明：  CoDeSys_中文详细教程入门到得心应手(CoDeSys_ Chinese detailed course introduction to handy)

该程序完成16个脉冲信号的脉压、动目标显示/动目标检测（MTI/MTD）(The program completes pulse pressure and moving target display / moving target detection of 16 pulse signals (MTI/MTD).)

说明：  PSCAD仿真模型，可参考各种例子，有各种高压直流输电模型，有整流器的模型等等，供参考(PSCAD simulation model can refer to various examples, including various HVDC transmission models, rectifier models and so on, for reference.)

说明：  1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文件第三列的类标签，使用聚类有效性评价的外部方法Normalized Mutual Information指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。 2) 使用聚类有效性评价的内部方法Xie-Beni指标，分别计算任务1和任务2聚类结果的有效性。(The main results are as follows: 1) the condensed hierarchical clustering algorithm (that is, the minimum spanning tree algorithm) is used to cluster all the data points, and finally it is grouped into three categories. Any of the single linkage,complete linkage,average linkage or average group linkage methods can be selected for the definition of dissimilarity. 2) using C-Means algorithm to cluster all data points. C = 3.)

基于卡尔曼滤波算法的运动目标检测，做视频车道线检测，动态车辆识别，行人检测的朋友可以参考一下(Based on Calman filter algorithm for moving object detection, do video lane detection, dynamic vehicle recognition, pedestrian detection friend can refer to.)