模态分析理论与应用(傅志方)超清晰

mfc对话框做一个简易的ffmpeg视频播放器

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

基于改进SIFT和RANSAC算法的图像拼接算法

浮点数的除法器设计，资料真的非常好，我做除法器的时候就是参考这本书的

动态数据交换DDE（Dynamic Data Exchange）是在Windows平台上不同应用程序之间共享数据的一个通信协议，DDE技术使用共享内存来实现应用程序之间实时交换数据和发送指令，以及使用DDE协议获得传递数据的同步。因此可以通过DDE协议将组态王与MATLAB结合起来。

求解非线性问题时 非线性volterra滤波的特性明显优于线性滤波器

基于AXI Stream端口的视频流说明文档，中文版的，很详细，前期调试碰到了很多问题，看了这个对设计很大帮助，英文版的实在费解。

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可.NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为

1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己确定。2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错误率。（自行决定采用什么先验概率。）3． 将样本和两次作业中得到的多个分类面画到由身高和体重组成的二维平面上，尝

基于Android的炸弹人游戏毕业设计包含源代码和毕业论文