打开bmp图

这是人脸识别系统的算法。在不同的图像处理领域，这种算法是非常有效和有用。

计算三次样条插值函数-Calculation of cubic spline interpolation function

概述 PHP QR 码是用于生成 QR 码，二维条形码的开放源码 (LGPL) 库。基于 libqrencode C 库，提供 API 创建条码图像 (PNG、 JPEG 多亏了 GD2) 的 QR 码。实施纯粹在 PHP 中，没有外部的依赖关系 （除了 GD2 如果需要的话）。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

指纹识别-Fingerprint Recognition

很简单的程序,只是一个+法运算,给大家玩玩,想下载个资源-GOOD

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

用一观测器从t=1秒开始对一个运动目标的距离进行连续地跟踪测量，假设观测的间隔为一秒钟，雷达到运动目标之间的距离为S(t)（1） 统计特性的初值为 （2）观测误差是与和均不相关的白噪声序列，并且有 （3）观测数据存放在附加的文件中（单位：m）。 要求：分析上述对象，建立系统模型，构造卡尔曼滤波器，编程计算，求： （1） 距离S(t)的最佳估计及估计误差， （2） 距离S(t-5)的最佳平滑及估计误差， （3） 距离S(t+5)的最佳预测及估计误差， （4） 对结果进行分析讨论。 -By one observer from the t = 1 PST on a moving target tracking for distance measurement, assuming that the observation interval is one second, the radar that the distance between the moving target for the S (t) (1) the statistical characteristics of the initial condition (2) observational error is not associated with white noise sequence, and (3) observational data stored in the attached document (unit: m). Requirements: Analysis of the above-mentioned object, the establishment of the system model, constructed Kalman filter, programming terms, seeking: (1) distance from S (t) the best estimate and the estimation error, (2) distance from S (t-5) the most good smoothing and estimation error, (3) distance from S (t+ 5) t

用来求解非线性系统中分岔,混沌,周期,准周期等动力学,可以求数值解,也可画图,只要知道系统模型,可以根据需要自由修改参数,软件带有使用说明,简单易懂-Used to solve nonlinear systems in the bifurcation, chaos, periodic, quasi-periodic dynamics, etc., you can seek numerical solutions, but also drawing, as long as know the system model, you can freely modify the parameters as needed, the software with instructions for use, simple and easy to understand

图像的直方图直方图是分布的数据的图形表示。它是一个连续的变量的概率分布的估计，最初是由卡尔 · 皮尔森。[1] 的直方图是列表的频率，示相邻矩形，竖立在离散的时间间隔 （箱子），面积的观测频率成正比的间隔中的表示形式。矩形的高度也是相等的时间间隔，即频率间隔的宽度除以频率密度。直方图的总面积等于数据的数量。

本程序是利用链表用C++实现多项式的加减程序微分积分等运算，可以直接使用，运算结果已经经过仿真验证，对于数据结构链表感兴趣的初学者可以看一下，里面几乎涵盖了所有的链表的操作。