基于hadoop的web云盘系统

本软件基于LabVIEW设计开发一款打地鼠游戏，界面美观、逻辑简洁、可玩性高。游戏分为三个难度，对应不同地鼠出现的速度，同时也设置有倒计时与计分板的功能。 设计分为三个模块，分别为界面设计、鼠标连接、结果结算。界面设计中，地鼠为自定义控件，将土地与地鼠分别设为布尔控件的on/off，整体界面设置为5*5，地鼠则通过随机数出现在面板中。鼠标连接部分，是将鼠标与屏幕的坐标对应，通过在设计中标定鼠标与每行每列对应的坐标，进一步与地鼠出现的行列对应，当鼠标所在的位置与地鼠出现的行列均相同并点击时，则认为玩家打中地鼠。第三部分是结果结算，游戏设置三个模式，地狱级、普通级、新手级，不同难度级别分别对应不同的游戏截止时间，游戏有两种结算方式：1倒计时时间到玩家没有达到预设的分数；2玩家手动停止游戏。当玩家重新点击开始时，即重新开始计时，重置计分板。

几个交通仿真的Matlab程序，主要是交通流等仿真，有关智能交通方面

基于支持向量机的人口增长预测模型基于支持向量机的人口增长预测模型

TCPIP实用程序&温度数据采集系统程序（上位机程序）+MFC+ODBC数据库接口&虚拟串口的完整源代码

基于51单片机的交通灯设计（全面资料） 基于51单片机的交通灯设计（全面资料

NCL画站点降水脚本代码，需要的可以看看

SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

David L. Donoho 的 Compressed Sensing，详细介绍了压缩感知理论，学习压缩感知必读文章

Xilinx时序约束指南，SDC编写指南XILINX_时序约束使用指南中文.pdfsdc_command.pdf

粒子群优化BP神经网络的MATLAB程序，希望大家有所帮助