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RCSA是一个互动的微机程序开发是为了提供一个实用，可靠的部分分析工具来预测深或法兰RC的回应部分。现有程序的某些组件，UNCOLA，这是在美国加州大学开发，伯克利，被纳入RCSA。与RCSA一个人能够的预应力进行分析，钢筋混凝土，或根据任何任何极限状态下的复合节指定加载历史。该方案利用了层，或长丝，方法，离散的一部分。假设在分析如下：（1）部分必须通过对称由单向轴向轴装力，弯曲和剪切; （2）任何类型的用户定义应变分布，以及伯努利-Nairer假说，可以被实现。即使是“粘结滑移”或“剪切滞后”可能通过对钢铁正确界定应变系数模拟或混凝土的纤维和/或长丝; （3）剪切力和/或剪切变形关系不明确包括;然而，剪切对轴向弯曲的效果响应可以通过一个等效双轴考虑响应混凝土;钢之间（4）完善债券具体的存在，除非确定采用防滑防滑因素，个别酒吧; （5）精细裂纹和可能存在作为初始条件可以是显微裂纹通过修改混凝土材料占性能; （六）其他初始应力和/或粘结滑移其可存在的建筑或固化的结果影响忽略不计。中钢最初的预应力效应如果指定的预应力和一个可并入使用双线性模型钢。

描述了激光模式，用MATLAB进行了仿真，形象的解释了模式的自再现原理，为广大读者提供了一种直观的途径去理解、认识激光的模式。

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用opencv的方法实现的人脸识别，通过用opencv自带的分类器实现对人脸的识别，本人已试验过，可以实现对图片中正脸和侧脸的多角度识别，而且还可以改变一下实现对视频中或者是摄像头前的人脸识别，代码仅供参考

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应用背景该代码执行创建包的话，随着堵塞和停用词去除， ； ；计算机视觉词袋模型 ；（弓模型）可以应用于 ；图像分类，通过处理图像的特征词。在文档分类中，一个单词的袋子，是一个稀疏向量的单词的出现计数，这是，一个稀疏的，直方图和，通过词汇。计算机视觉，一个视觉词汇的袋，是一个具有局部图像特征的词汇的出现计数的向量。关键技术Python是随着使用的词典在Python。用弓模型来表示图像，图像可以被视为文档。同样，“文字”在图像中需要被定义。要做到这一点，它通常包括以下三个步骤： ；特征检测、特征描述，并生成。[ 1 ]  ；一个弓模型的定义可以是“直方图表示基于独立特征”。[ 2 ]  ；基于内容的图像检索（CBIR）出现在这个图像表示技术的早期采用者。[ 3 ]

用乔里斯基(cholesky)算法求解对称正定方程组。- (cholesky) the algorithm solves symmetrically with the tall Reese base is deciding the system of equations.