图书管理系统（基于SSH框架开发）

支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样本很： 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别，无字符特征提取提高了识别速度，并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时，不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明，用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。

lpc1788用户手册（中文带书签目录）

r语言随机森林包，随机森林是基于决策树的一种机器学习语言。用于医学预测，生态发展预测，且预测精度高。

1.图像数据读入 2.图像转换 3.边缘检测 4.腐蚀处理 5.平滑处理 6.移除小对象 7.确定车牌位置 8.定位剪切 9.车牌图像二值化 10.均值滤波，膨胀或腐蚀处理 11.切割 12.分离字符

用C++实现的计算离散序列的自相关序列与互相关序列，代码中有详细的说明，计算式参考http://www.mathworks.cn/cn/help/signal/ref/xcorr.html，并且计算结果与matlab中完全一样，实现了float和complex的有偏和无偏估计，

完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均）

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matlab 写的人工蜂群算法，其中有两个文件，是两个蜂群算法的例子。

SM9算法源码，包括主密钥对生成，用户私钥生成，签名验签、密钥封装解封、加密解密和密钥交换等算法

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