基于mfc的C++数据库增删改查设计，含统计

这个 matlab 文件是关于人脸识别的源程序。人脸识别方法是偏最小二乘法，简称 "PLS"。识别率可达 92%与我们脸样本。源文件中载有详细的注解，帮助读者理解算法原理。读者请尊重于 author 的艰苦的工作，并且不要不要将它用于商业。感谢您下载和阅读我的脸识别 matlab 文件。希望你有良好的阅读杂志，从我的工作得到很大的帮助。

这是python.It做的小型社交网络需要输入一个字符串，并将其解析，使图形structure.Then我们可以发现连接之间friends.Their喜欢etc.Also我们可以添加新的连接..在这里，上面提到的比赛是这门课程采取项目

应用背景目前，智能监控和智能交通的应用非常普及，如何让在普通的视频监控技术当中加入智能功能成为各大厂商和高校竞争的焦点之一。在智能监控当中，跟踪技术有非常广泛的使用价值。如果能将跟踪技术做好，产品会非常具有竞争性。关键技术目前的跟踪技术可以采用多种方法，在彩色图像，灰度图像，二值图像上均可以做出不错的跟踪算法。就计算量而言，彩色图像的计算量是最大的，实时性很难保证，灰度图像跟踪相对计算量较小，而且可以利用的图像信息比较多，而二值图像的跟踪，计算量是最小的，可以做到非常快。

资源描述 遗传算法(GA)是一种解优化问题的随机搜索方法，它借助于生物进化中的自然选择和遗传(即适者生存)的规律. 算法步骤(基本遗传算法) Step 1.随机初始化pop_size个染色体.Step 2.用交叉算法更新染色体.Step 3.用变异算法更新染色体.Step 4.计算所有染色体的目标值.Step 5.根据目标值计算每个染色体的适应度.Step 6.通过轮盘赌的方法选择染色体.Step 7.重复第二至第六步直到终止条件满足.Step 8.输出最好的染色体作为最优解. 为利于遗传算法的计算，首先要对解进行编码，编码后的解称为染色体.对于约束优化问题，遗传算法是在染色体中进行操作，而把操作结果解码后去检验其可行性. 遗传算法的主要特征： 群体和种群的维数相等，为一个偶数维，且不随代数的变化而变化；适应函数直接选用目标函数；种群中的个体通过轮盘赌的方法选取；种群中的一对个体采用随机交配位的方式产生一对子代；每一个基因有相同的变异概率。

针对遗传算法所存在的问题，一种多种群遗传算法结构模型（Multiple Population GA，简称MPGA）可以用来取代常规的标准计算模型（SGA）。 MPGA在SGA的基础上主要引入了以下几个概念： （1）突破SGA仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索；不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。 （2）各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化；最优解的获取是多个种群协同进化的综合结果。

一个利用C语言，仿真实现定点FFT算法的程序：）-A use of C language, the realization of fixed-point FFT algorithm simulation procedure:)

资源描述%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%；&；&；&；&；；；；；；；；；；；；；；；；；；；

语音低速率编码器，美国军用标准，MELP，源代码是C语言版本，编译后可直接运行，里面有一个编码器和一个解码器。该编码器是开源的，原始文件有一个小错误，这里已经做了修改，可直接编译通过。

对人工智能中8数码问题的扩展，使用C#语言实现了15数码问题，使用的算法是人工智能领域中经典的A*算法解决了人工智能中常见的十五数码问题。

Check1(0).Caption = "香皂" Check1(1).Caption = "肥皂" Check1(2).Caption = "牙膏" Check1(3).Caption = "洗衣粉" Label1(0).Caption = "5.8元" Label1(1).Caption = "2.5元" Label1(2).Caption = "7.9元" Label1(3).Caption = "6.4元"-Check1 (0). Caption = "soap" Check1 (1). Caption = "soap" Check1 (2). Caption = "toothpaste" Check1 (3). Caption = "detergent" Label1 (0). Caption = "5 .8 million "Label1 (1). Caption = "2.5 yuan" Label1 (2). Caption = "7.9 yuan" Label1 (3). Caption = "6.4 yuan"