浮动

数据算法，桃子猴问题-data algorithm, peach monkey issue

The SoundIn class provide a set of functions to interface a sound card for input signal. -SoundIn provide a set of function "s to a sound card interface for input signal.

c++实现的对电话进行计费的系统，涉及到闰年平年的判断及夏时制冬时制的转换问题-c achieve the right telephone billing system, which involves non-leap year of a leap year in the judgment and daylight saving time in winter when the system conversion,

用c实现光学传输矩阵的算法-using optical transfer matrix algorithm

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 ]

应用背景HMM算法 预测回转窑喂煤量的预测 其中包含主成分分析 特征点的选取 什么的  考虑模式识别中的一个重要方法—隐Markov模型（HMM），由于HMM具有出色的统计学基础和有效的训练算法使得HMM在序列信号的统计分析方面具有十分强大的功能，可用于动态时间序列建模并进行模式识别。关键技术HMM VS2010 C++  回转窑熟料烧结过程的特点使得很难用机理分析或系统辨识的方法建立回转窑有效的预测模型。本软件充分考虑回转窑烧结过程各热工参数对烧结过程的影响，而工业现场记录的大量过程数据也为数据驱动的建模方法提供了条件。

应用背景在各种计算机视觉系统中，边缘检测，特别是步进边缘检测已经得到了广泛的应用，它是从不同的视觉对象中提取有用结构信息的重要技术，大大减少了数据的处理量。精明的发现，对于不同的视觉系统的图像边缘检测中的应用的要求也相对同。因此，开发的边缘检测解决方案，以解决这些要求，可以实现在很宽的范围内的情况。边缘检测的一般标准包括：1 -检测的边缘与低的错误率，这意味着，该检测应准确捕捉尽可能多的图像中所示的边缘。2 -边缘检测的边缘点，应准确定位中心的边缘。3 -一个给定的图像中的边缘应该只有一次，并在可能的情况下，图像噪声不应该创建假边缘。关键技术Canny边缘检测算法的过程可以分解为5个不同的步骤：1 -应用高斯滤波器平滑图像，以消除噪声2 -找到图像的强度梯度3 -应用非最大抑制消除杂散响应边缘检测4 -应用双阈值，以确定潜在的边缘5 -轨道边缘的滞后：通过抑制所有其他边缘弱，没有连接到强大的边缘检测的边缘。

SelfOrganizingMap 或 SOM 神经网络算法对聚类的数据集，可以在 Weka 程序中嵌入

风靡ios,Android世界的Flappy Bird的C语言版，附带exe文件。这是一款很好玩很有意思的游戏，但难度很大。我根据互联网上的版本修改，去除了界面上的一些文字，让整体更加简洁。如果有初学者想要学习用C语言写游戏，这是一个比较好的小例子。