摄相机标定 自标定方法

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本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。课程将引用很多案例和应用，您还需要学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。

针对Swerling 0~4型目标，采用平方律检波后N个数据非相参积累的信号处理结构，设系统的虚警率为Pf=10-6，信噪比范围为-10dB-25dB，分别画出N=1,10,100,1000时，五种目标的检测概率随信噪比变化的曲线。(不同N的情况下，五条曲线画在一张图中)

eclipse下SpringMVC+Maven+Mybatis+MySQL项目搭建

VC++编写的均值滤波、中值滤波程序，用PHOTOSHOP制作了漂亮的MFC界面，代码有详细的注解。

　　　安全辅助驾驶(Safety Driving Assist，简称SDA)是当前国际智能交通系统研究的重要内容， 它主要解决交通安全的问题，对于困扰运输领域的交通堵塞及环境污染两个问题也有缓解作用。基于此，世界上很多国家都在加强车辆安全辅助驾驶技术领域的研究。关于安全辅助驾驶技术的研究主要集中在车道偏离预警，前方障碍物探测，以及驾驶员状态监测等方面。近20年来，车道偏离预警系统作为安全辅助驾驶研究领域的一个组成部分，已经受到越来越多的关注，很多国家都投入大量的人力、物力和财力进行系统研发。　　　车道偏离预警系统研究背景 根据(美国)联邦公路局的估计，美国2002年所有致命的交通事故中44%

33637《MATLAB-Simulink电力系统建模与仿真》于群（实例程序）

功能比较齐全的蚁群算法工具箱，包含测试数据，自我介绍文件，对源数据进行处理的程序，对数据处理后可以使用蚁群算法进行TSP问题的研究，最后绘制路径图，本工具箱使用matlab代码编写。是你研究蚁群算法不可多得的助手。

以最大积雪深度与灌溉面积之间的关系为例子，包括：基于矩阵运算计算回归系数并添加趋势线，基于多项式拟合计算回归系数并添加趋势线，计算用于检验的主要统计量，借助回归分析程序包计算回归系数并估计检验统计量等几个方面的MATLAB程序源代码。

运用稀疏保持投影进行特征提取（已应用于人脸识别领域）