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了解STRASSEN与传统矩阵乘法相比较，其乘法次数比传统的少，但是加法的次数却减少了。-Learn STRASSEN compared with the traditional matrix multiplication, multiply the number of its less than the traditional, but the number of additions have been reduced.

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。

一个实现三次样条插值的C代码，希望对朋友们有用。-Realize a cubic spline interpolation of the C code, in the hope that useful friends.

windows的计时程序，精度很高！-windows of time procedures, high accuracy!

Delphi 高级开发指南（千万注意，不是开发指南，是这本书Marco Cantù and Tim Gooch, Delphi Developer s Handbook）源代码，学DELPHI如果没有学过这本书，等于没学！-Advanced Development Guide (10 million note that is not to develop guidelines, this book is Marco Cant and Tim Gooch, Delphi Developer s Handbook) source code, if not learn DELPHI studied this book, virtually no school!

用来验证XML文档的良构性与有效性。-XML document used to verify the good conformation and validity.

Windows Mobile下获取手机IMEI的代码-Windows Mobile phone IMEI code

脸部模式识别，已经经过调试完成，没有错误-Facial pattern recognition, has been commissioning completed, no errors