代数方程

本人写的leetcode的Java版本答案，可过online judge。Github地址：https://github.com/SiyuanXing/leetcode.git

基于产生式规则的推理，人工智能的实验，演示了简单的正向推理，正向推理树较小，可基于实际情况对规则库进行扩充。

应用背景人脸识别准确率97.18%，1秒完成。可能是复杂的，在光的工作环境是真实的，并支持更多的人的脸在一个场景中的检测，识别关键技术# Matlab C，C + +试着usb_device_id.txt USB设备文件ID号，而不是1或2，所以给它一个尝试。1。人脸识别模式1C1速度：320×240，P4 2.4GHz CPU：图像尺寸小于1秒，（总数无关的图书馆）。2。人脸识别模式1cn速度

UNIX系统之下的快速傅立叶变换包-UNIX system fast Fourier transforms the package

ecg检测算法；实现了ecg滤波、QRS检测、rr间期、QS间期的检测以及功率谱图，局部放大、心率失常检测。ecg滤波包含了 高通滤波 低通滤波、功率谱图采用fft实现、心率失常检测提供了几个简单的检测。另外还有小波变换算法。里面有几个数据文件。含噪声的信号3个 基线漂移的3个。是非常不错的代码，大家可以下载看看

图像旋转程序，可以对图像进行任意角度的旋转（旋转后无图像部分用255赋值）。-image rotation procedures, the images can be arbitrary angle of rotation (after rotating images without using some 255 assignment).

资源描述 C++编写harris角点检测代码, 一、Harris角点检测基本理论（要讲清楚东西太多，附录提供文档详细说明） 1.1 简略表达： 角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即Ix、Iy都较大  边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即Ix和Iy只有其一较大  平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy都较小角点响应 R=det(M)-k*(trace(M)^2) (附录资料给出k=0.04~0.06，opencv指出是0.05-0.5，浮动较大) det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2 R取决于M的特征值，对于角点|R|很大，平坦的区域|R|很小，边缘的R为负值。

随即数的产生 在计算机仿真系统中的应用-then the emergence of several computer simulation system applications

OFELI is an object oriented library of C++ classes for development of finite element codes. Its main features are : * Various storage schemes of matrices (dense, sparse, skyline). * Direct methods of solution of linear systems of equations as well as various combinations of iterative solvers and preconditioners. * Shape functions of most "popular" finite elements * Element arrays of most popular problems (Heat Transfer, Fluid Flow, Solid Mechanics, Electromagnetics, ...).-OFELI is an object oriented library of C++ classes for development of finite element codes. Its main features are :* Various storage schemes of matrices (dense, sparse, skyline).* Direct methods of solution of linear systems of equations as well as various combinations of iterative solvers and preconditioners.* Shape functions of most "popular" finite elements* Element arrays of most popular problems (Heat Transfer, Fluid Flow, Solid Mechanics, Electromagnetics, ...).

Lacoally weighted Regression source code