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台球的碰状算法，这里只写了3个球的，希望能对大家有点帮助，不过没有加摩擦-billiards- like algorithm, was here only three balls in the hope that we can help a bit, but not added to friction

自己当时做的项目用list picture 保存相关图片，通过数组来确定牌与相关突变队形进行相关的洗牌，通过概率算法进行判断AI操作是否进行相关操作。输赢实践随时调用，防止出现游戏截止但是，依旧可以尽心操作的情况。

程序功能是在Visual C++中实现对多画面窗口的控制。运行环境为Windows2000/XP,Visual C-Program features in the Visual C++ In the realization of multi-screen control window. Runtime environment for Windows2000/XP, Visual C

复合文件察看器，可以打开微软标准的复合文件，如Word的doc文档等-View compound document, you can open the Microsoft standard compound documents such as Word documents, such as the doc

应用背景基于图形的物体跟踪是一个重要的计算机视觉科学的分支，是适用于这两个行业和其他方面。图像跟踪方法大致分为2个主类别：概率跟踪和确定跟踪。概率跟踪方法已成为占主导地位，由于其稳定和强大的性能。卡尔曼滤波器和粒子滤波是它们的经典代表。卡尔曼过滤器对系统模型和后验分布有严格的限制因此，仅仅是能够处理线性，高斯和单模态情况。然而，在图像跟踪应用程序，后密度是往往是非线性的，非高斯和多模态，从而应用卡尔曼滤波器是有限的。不同于卡尔曼滤波，粒子滤波因为它的维护能力，在跟踪领域有了很大的发展状态的多模态分布和噪声的鲁棒性。本文主要讨论了粒子滤波在图像跟踪中的应用一系列理论基础，并实现了一个简单的自适应粒子滤波。关键技术计算机视觉科学中的基于图像的目标追踪是一个重要的分支，无论是在工业界还是在其他领域都有非常广泛的应用。图像跟踪方法大致可分为两大类概率跟踪方法和确定性跟踪方法。概率跟踪方法由于性能稳定、可靠，已经成为图像跟踪的主流方法。卡尔曼滤波聚类方法和粒子滤波方法就是这类方法的典型代表。卡尔曼滤波聚类方法对系统模型和后验概率有很高的要求和严格限制，只能处理线性，高斯，单模态的情况，而在图像跟踪应用中，后验概率的分布往往是非线性、非高斯、多模态的，因此卡尔曼滤波聚类方法的应用收到一定限制。与卡尔曼滤波聚类方法不同，粒子滤波对于系统模型没有特殊要求，而且能够保持状态的多模态分布，不易受杂波的影响，在跟踪领域得到了很大发展。本文主要探讨粒子滤波算法在图像跟踪当中的应用，它的一系列理论基础，以及实现了一个简单的自适应粒子滤波算法。

能进行时间提醒的小软件，不要玩过时间了啊！-can have time to remind small software not played the time ah!