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简单的WSAEvent 事件选择模型，实现服务器与客户端之间的简单通信

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这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离，有个这个距离，就可以进行分类了。 简称kNN。 已知：训练集，以及每个训练集的标签。 接下来：和训练集中的数据对比，计算最相似的k个距离。选择相似数据中最多的那个分类。作为新数据的分类.

判断一个点是否在某个窗口中-Judge if a point is in a window

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对经典的sift算法进行的改进，增加了仿射变换，检测的特征点更多，txt中的链接为在线进行匹配，只需上传匹配和待匹配图片，就可以得到匹配的结果图

本文件包含了卷积神经网络和支持向量机结合的方式，能够进行有效地分类，内容较全，并带有训练样本，跟适合初学者使用，希望大家多多下载使用哦！