anti aliasing c+ code

第1章 TURBO PASCAL高级编程技术 1.1 单元及其使用 1.2 与汇编语言混合编程 1.3 与C语言混合编程 1.4 过程类型及其使用 1.5 中断例程的编写方法 1.6 动态数组及其使用 1.7 扩充内存(EMS)及其使用 1.8 扩展内存(XMS)及其使用 1.9 程序的标准数据作代码处理的方法 第2章 实用工具单元 2.1 屏幕输入与输出单元ACRT 2.2 字符串处理单元ASTR 2.3 磁盘操作单元DISK 2.4 热键单元POPUP 2.5 数据库交互单元DBASE 2.6 扩充内存单元EMS 2.7 扩展内存单元XMS 2.8 数学函数单元MATH 2.9 矩阵运算单元MATRIX 2.10 概率分布函数单元PROB 2.11 复数运算单元COMPLEX 第3章 实用程序 3.1 软锁驱动器程序 3.2 锁硬盘逻辑盘程序 3.3 稿纸打印程序 3.4 源程序列表程序 3.5 查找并替换程序 3.6 备份硬盘主引导扇区程序 3.7 四通-PC文本文件转换程序 3.8 SPT文件与BMP文件的双向转换程序 3.9 数据库卡片打印程序 3.10 BATCH文件转换为COM文件程序 3.11 机密文件的有效销毁程序 3.12 释放内存程序 附录1 源程序文件索引表 附录2 各种显示卡及其显示模态表 -Chapter 1 TURBO PASCAL senior programming technology and its use 1.1 1.2 modules and compile language Programming were mixed with 1.3 C language types and process 1.4 1.5 interrupt routine use of a method of preparation dynamic array .6 1.7 and its use expanded memory (EMS) 1.8 and its use of Extended Memory (C

用matlab仿真维纳滤波器-simulation using Matlab Wiener filter

函数和过程： 1.Heapify 2.建堆 3.插入 4.提取最大 5.增加的关键 6.初始化 7.打印堆 从文件堆成 8.读取文本)

为filename 所指定的文件名按mode 模式创建一个FILE结构数据区,并将该数据区的首地址赋值给FILE类型的指针变量fp.-for the filename specified by the file name to create a model mode FILE structure data, the data will be the first to address assignment FILE pointer types of variables fp.

很不容易找到的一个外国人写的Fp-growth的算法。注释很清楚，编程风格值得借鉴-Not easy to find a foreigner to write the Fp-growth algorithm. Notes It is clear that programming style is worth learning from

数值算法有原码,英文版-numerical algorithm code is the original English version

用仿生模式识别来训练目标，在视频序列中跟踪目标 function [sausage, num] = hypersausage_construct(P) %按照样本给定的顺序去求解超香肠神经元 [~, W] = size(P);%W是训练样例的个数 sausage = []; for i = 2:W     temp = power_two(P(:, i - 1), P(:, i));%构建第i-1个神经元  //temp是一个行向量     %temp = power_three(P(:, i - 2), P(:, i-1),P(:,i));     sausage = [sausage temp]; end sausage = [sausage P(:, end)]; num = (size(sausage, 2) - 1) / (W - 1);

rs码代码，别人给我的，不过看不懂，main函数太多-rs code code, others to me, but do not look, main function of too many

使用AVR控制硬件4键（小键盘）。这段代码是用C编写的，并用codevision进行了测试。此外，它还得到实施和验证；

有一个函数，你只需要按照源代码中的说明和近似你想要的