c++ & QT 餐厅服务系统

用STM32作为处理器，NRF24L01作为传输手段来传输图片或者视频

【实例简介】作为直接获取对象表面点三维坐标的现代对地观测技术,激光雷达技术能够快速获取高精度 地面高程模型。基于Lidar系统所获取的点云数据,通过过滤处理将区域纯地形特征信息与地物信 息相分离,最终生成高精度的DEM,并在此基础上对同步获取的数码影像进行了正射纠正,为进一 步的信息提取、定量分析及实体建模奠定基础。

此压缩包包含bvlc_reference_caffenet.caffemodel文件，是开发caffe的贾大牛团队，利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel, 供大家下载。要进行图片的分类，这个caffemodel是最好不过的了。

简单图像融合（加权平均、像素选大、像素选小）算法，拉普拉斯金字塔算法的Matlab实现 GUI界面

拉普拉斯算子用于图像锐化处理.doc

基于landsat8影响，利用归一化水体指数在envi和arcgis平台提取海岸线

50V_50A移相全桥ZVSDC_DC变换器的设计，数据库资料，分享给大家，做变换器设计的可以学习下

在实验课上自己编写的插值法的程序，包括拉格朗日N次插值和分段抛物（二次）插值，有一定的界面，完全用C语言实现的。请各位多指教～

从源代码的角度实现了小波的haar分解，有利于初学者对小波分解的理解，不单纯的使用matlab wavelet工具箱

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。