黑洞的算法，和二分法，我写的，嗲给知道一些，自己感觉还可以。...

DESIGN OF STEEL STRUCTURES

应用背景本代码应用范围是静态背景下的行人检测，通过相邻两帧的像素值差，并在给定的阈值范围中，可以实时动态的找到行人所在区域并标定下来，本代码不可用于动态的行人检测，否则出现很大偏差。关键技术采用帧差法，比较相邻两帧图像对应位置的像素值差异，并用另一个图像空间存储，在给定的阈值范围中，如果像素差异值大于阈值，则将改点的像素值设置为255，如果像素值差异值小于或者等于阈值，则将改点的像素值设置为0。设定完成后，在通过图像预处理，消除图像中噪声，通过像素扫描，找到图像感兴趣范围，并圈定。即可完成图像中行人的动态实时监测。

数字图像处理matlab版-冈萨雷斯的程序

一种统计方法，使得有可能提高 无线移动通信的性能 系统在这里被公开。它包括的分离 在通信系统的接收信号 这基于代码分多址接入 (CDMA) 技术。这个想法就是优化 共享相同的不同用户的分离 频率和时间资源使用应急 独立组件的统计学方法 分析 (ICA)。ICA 使得能提取 发出信号，是作为对于统计独立的 可能。在这里，接收器指出的混合物 发出信号的用户，我们想要分开。 每个用户有自己的代码 （或签名） 传播的 用于标识他从其他用户。ICA 然后将 用作分离接收到的信号接收器 没有发出信号的恶化。我们有 使用位错误率 (BER) 和噪声信号 作为应用性能评价的标准比率 (信噪比) ICA 接收器。我们已考虑过的情况 添加白高斯噪声输入信号 （AWGN） 通道和瑞利信道 (褪色的情况 通道）。与传统的比较研究 接收机如犁耙，匹配的筛选器 (MF) Minimum Mean-Squared 错误 (MMSE) 是 进行。得到的结果显示的优越性 ICA 接收机相比 MF 接收器。另外，如果是 用于混合结构如耙 + ICA 或 MMSE + ICA，这应改善一般 系统的性能。

这个是我在CSDN上下载的一个源码，这个比较有意义，很多东西可以自己一步步理解，有利于大家掌握ACM的一些技巧和解题思路，希望对大家有帮助

这是一道警示题：题目要求：输入11001                                                111                                              10011                                        输出1101                                               11                                               1011 长度不超过6位 最好采用数据结构写           

应用背景这儿子funciones帕伊Desarrollo EN CImg EN C de la本草prosesamiento德日图片de芬奇UNL，这里在待办事项洛杉矶algoritmos desarrollados关键技术关键技术 ；已彻底改变了世界各地的食品加工过程和检查，将他们的产品。我们的创新技术帮助

资源描述给定含有n个元素的多重集合S，每个元素在S中出现的次数称为该元素的重数。多重集S中重数最大的元素称为 众数。例如，S={1，2，2，2，3，5}。多重集S的众数是2，其重数为3。 求众数方法很多，现要求你用分治算法来试一试，并分析其效率。 编程任务：对于给定的由n个自然数组成的多重集S，采用分治算法编程计算S的众数及其重数。

我们将投影运算符定义为

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。