加减乘除24,java的GUI界面,输入的数字在1

这个项目是一个眼睛跟踪和闪烁检测使用 opencv 库、 算法的第一步是找到眼区域，然后模板匹配算法用于跟踪、 下一步是眨眼检测、 眨眼检测算法的第一步是要减去从最后一个图像，然后阈值结果与某一值，当前的眼睛图像和终于形态运算符 (开放) 用于筛选从噪音。

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水电站场内经济运行动态规划程序，实现多台机组间的优化调度，是以流量为目标函数-Hydropower dynamic planning process inside the economy

设计五子棋的棋盘，绘制棋子，清除棋子，以及能够按照游戏的规则进行游戏过程，程序能够判断键盘的输入的键值，如果用上下左右的方向键，就能在键盘移动。

数据结构基础学习，按照工程要求，实现数据结构的开发，包括头文件、源程序、测试例程及makefile，是初学数据结构的最好例子。对于C语言的提高有很大帮助。 线性表是数据结构的基础，这里才有顺序和链式两种方式实现线性表。具有代表意义。

TI DSP TMS320F280x 外部中断例程。-TI DSP TMS320F280x external interrupt routines.

fft111算法实现通过对相应参数的人机界面对话输入绘制出相应的采样图及频谱图-fft111 algorithm corresponding parameters of the man-machine interface dialogue draw the corresponding input sampling plan and the spectrum

提供图像焦点检测程序，其中包括了Harris角点检测方法以及它的改进方法； 该程序为一个C++类，可以一直到任何C++程序中； 其中使用了GDAL 库，请下载GDAL库后配置后使用。

行人检测采用svm算法，采用C++语言实现，可以直接编译，算法在移动的车辆上检测可以达到80%以上的检测率，

《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。