高校招生数据库系统设计

《《《0积分下载》》》系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》共分6章。第1～5章主要内容为：绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制（包括广义预测控制）、基于常规控制策略的自校正控制等，每种算法都配有MATLAB仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析；第6章详细介绍了基于可视化编程工具VB和Delphi的系统辨识与自适应控制的仿真技术。

代码实现了SM2算法（国家密码管理局于2010年12月17日发布的椭圆曲线公钥密码算法）。包含验证算法。SM2算法和RSA算法都是公钥密码算法SM2算法是一种更先进安全的算法，在我们国家商用密码体系中被用来替换RSA算法。

二进制转换十进制例：  01100100 =100  第0位：0*2^0=0  第1位：0*2^1=0  第2位：1*2^2=4  第3位：0*2^3=0  第4位：0*2^4=0  第5位：1*2^5=32  第6位：1*2^6=64  第7位：0*2^7=0         4 32 64=100八进制转换十进制例：  1507=839  第0位：7*8^0=7  第1位：0*8^1=0  第2位：5*8^2=320  第3位：1*8^3=512         7 320 512=839十六进制转换十进制例：  2AF5=10997  第0位：5*16^0=5  第1位：F*16^1=240  第2位：A*16^2=2560  第3位：2*16^3=8192         5 240 2560 8192=10997十进制转换八进制例：  120=170  120 120/8 15 0  15  15/8  1  7  1   1/8   0  1十进制转换二进制和十进制转换八进制一样只是把除数变成2。十进制转换十六进制例：  120=78  120 120/16 7 8  7   7/16   0 7二进制转换十六进制例:  二进制转换十六进制是以4位一段分别转换为十六进制。  权值：23=8,22=4,21=2,20=1  所以：1111=F 二进制                  十进制               十六进制 1111            8 4 2 1=15                      F 1110            8 4 2 0=14                      E ......1111 1101 , 1010 0101 , 1001 1011  F    D  ,   A    5  ,   9   B原码：    一个整数，按照绝对值大小转换成二进制，成为原码。  例：00000000 00000000 00000000 00000101 是5的原码反码：   将二进制数按位取反，所得的新二进制数称为原二进制数的反码。   取反操作指：1变0；0变1例：    00000000 00000000 00000000 00000101每一位取反，得11111111 11111111 11111111 11111010   称：00000000 00000000 00000000 00000101是11111111 11111111 11111111 11111010的反码补码：     反码加1称为补码    也就是说，要得到一个数的补码，先得到反码，然后将反码加上1，所得数称为补码例：00000000 00000000 00000000 00000101是11111111 11111111 11111111 11111010的反码   那么，补码位：11111111 11111111 11111111 11111010 1=11111111 11111111 11111111 11111011

matlab代码，卡尔曼滤波，伪距单点定位，精度1-2米

STM32 实现12864液晶屏显示汉字和图片,且可在任意位置画点、横线、竖线、斜线。其中所有程序全部由自己编写，且所有功能可全部实现。

分享一个用了比较久的keil5配色方案，暗黑主题，比较适合长时间编程。

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C++ 三维球体堆积程序 可指定容器体积 球半径分布

本文使用了ORL人脸数据库，训练样本为40人，每人5张图片，共计200张图片，图片大小为92*122。测试样本为40人，每人5张图片共计200张图片，图片大小为92*122。ORL数据库可以从http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html得到。如果只是以随机选择的方式来识别某个人的身份的话，从概率角度来说识别率仅为2.5%，我们的任务是如何使识别率突破50%或者更高，这是个艰巨的任务。从训练角度来看，我们需要处理40*5*92*112=2060800个像素点，这是个维度灾难。针对以上问题，本文提出了PCA+SV

基于关键帧的人体动作识别的论文复现，包括PPT，代码、论文等全套内容，仅是为了方便自己和他人共同学习。论文相对来说比较简单