3ds模型导入opengl，实现旋转平移缩放

如果有谁需要MATLAB程序的，可以用这个东西参考一下。多多支持啊。

基于Matlab软件，实现了语音识别中的DTW算法，DTW算法使用了时间伸缩技术，解决了以前语音识别中，训练模板和参考模板帧长不一样的问题

1、把考试软件下载到桌面 2、双击打开，为如下界面 3选择红色矩形框的部分，解压到桌面 4、解压到桌面如下图所示 5、打开文件，找到如图中矩形框所示的文件，点打开 6、打开后如下图所示 点击开始学习就可以学习，不用输激活码，因为被我破解了！ ！ ！所以可以无限使用然后，有的童鞋觉得每次从文件夹里打开很麻烦可以这样做1、右键创建快捷方式，如下图 2、创建好如下图，点击浏览选择桌面，找到我刚解压的文件夹 3、找到如下图所示的文件，点击确定 4、点击下一步 然后点完成，在桌面就有一个图标， 点击此图标就可以打开使用了！

多目标perota优化MATLAB算法，运用算法，通过MATLAB进行自动优化

使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

nRF51822中文开发文档，本人亲自按照文档调试过。

matlab肌电处理程序+滤波器+原始次数据+仿真图像+中值频率+平均功率频率

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

这是我参加中国软件杯比赛时写的基于驱动的文件透明加解密软件。程序有三部分，驱动内核代码，服务器短，客户端。驱动在系统内核级别对磁盘文件进行加密和解密，客户端实现了驱动的管理和通信，服务器端实现了加解密策略的定制，访问授权等。现在共享给需要研究驱动的同学。

自动生成可解拼图问题，并用A*算法给出自动完成的步骤。。另外还有暴力搜索的代码