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【实例简介】对信号做快速傅里叶变换的函数，返回的是信号的幅值与频率。对之前的版本做了改进，更加方便大家的使用。

使用C语言Socket实现多线程服务器，TCP与UDP数据传输，可以进行多客户端登陆以及多客户端同时发送消息，适合刚开始进行网络技术基础编程的人士使用。

神经网络、模糊和LQR实现一级倒立摆、二级倒立摆和三级倒立摆的控制，实验报告中有源码及说明，对学习控制仿真有比较大的参考价值。

《分子模拟-从算法到应用》的FORTRAN代码

自适应多目标粒子群优化器The Adaptive Multi-Objective Particle Swarm Optimizer (AMOPSO）.

用极限学习机分类，里面有完整的程序，欢迎前来下载，你值得拥有！一定完美运行，可以的话，欢迎好评。

【实例简介】本资源主要分为三部分： （一）PDF文件：主要阐述摄像机标定的基本原理、标定方法的分类、以及传统摄像机标定方法、主动视觉摄像机标定方法、摄像机自标定方法这三类标定方法的应用背景、理论原理、算法实现和各自的优缺点。 1：对于传统摄像机标定方法，主要介绍了DLT、RAC、张正友的平面标定方法、孟胡的平面标定方法、以及吴毅红的平行圆标定方法。 2：对于主动视觉摄像机标定方法，主要介绍了胡占义的主动视觉标定算法。 3：对于摄像机自标定方法，主要介绍了基于Kruppa方程的自标定方法、基于决定二次曲面、无穷远平面的自标定方法 （二）PPT文件：详细介绍摄像机成像模型、各坐标系（世界坐标系、图像坐标系、摄像机坐标系）之间的转换、射影几何学 （三）相机标定相关论文：《相机标定与三维重建技术研究_李云翔》、《一种新的基于主动视觉系统的摄像机自标定方法》《一种双目立体视觉相机标定方法_李春艳》、《一种基于主动视觉的摄像机内参数自定标方法》、《计算机视觉中的相机标定相关问题研究与应用_周东生》

基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类准确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。

【实例简介】资源包含：“802.1AS-2011、802.1CB-2017、802.1Q-2014、802.1Qbv-2015、802.1Qca-2015、802.1Qbu-2016、802.1Qch-2017、802.1Qci-2017、TSN_IEEE802.1Qcc-2018”的TSN（Time Sensetive Network）IEEE-802.1全标准PDF文件。

在matlab下实现两个经典的多目标优化算法：NSGA-II和MOEA/D。NSGA-II是基于非可支配性排序的一种算法，而MOEA/D为基于分解的一种多目标优化算法，两种都属于基于进化的多目标优化算法（MOEA）。