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做世界时钟应用程序必要的文档, 不太好找, 大多资料不准-do world clock application procedures necessary documents, not a good look for mostly closed to information

遗传算法的程序实现，包括随机数产生，初始化种群，适应度计算，种群排序，反馈式突变选择、交叉、变异等步骤组成。 使用中自行调节适应度函数。

求解高 阶 线性方程组-solving high-order linear equations

1986 年 Canny 在麻省理工的硕士论文中提出了 Canny 边缘检测算子[10]。Canny算子是一个具有滤波、增强以及检测的多阶段优化算子，它具有很好的边缘检测的性能。得到了越来越广泛的应用。 Canny 考查了以前的边缘检测算子和边缘检测的应用，发现尽管这些算子的应用出现在了不同的领域中，但是他们都有一些共同的要求：[3] （1）好的检测效果，也就是说对边缘的错误检测要尽可能的低：在图像的边缘出现的地方检测结果中必须有，而且不能出现虚假边缘。在所有使用边缘检测做更深入的研究工作的系统中，它的性能都依赖于边缘检测的误差。 （2）对边缘的定位要准确：标记出来的边缘位置要和图像的真正边缘的中心位置充分的接近。 （3）对同一个边缘要有低的响应次数。即单个边缘产生多个响应的概率要尽可能的低，而且对虚假边缘的响应要尽可能的抑制。 这就是 Canny 提出来的三准则。他是第一个明确的提出这三条准则并且完整的解决了这三个问题的人。他将上述原则用数学表达式表示出来，然后利用优化理论得到最优边缘检测的模板。 Canny 算子实现检测边缘的步骤如下： （1） 用高斯滤波器平滑图像。 （2） 计算平滑后的图像的梯度幅值和方向。 （3） 对梯度幅值采用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非极大值点置零而得到细化的边缘。 （4）用双阈值算法检测和连接边缘 

三维数据曲线拟合方面很重要的一本书，太好了-Curve fitting of three-dimensional data are important aspects of a book

分形云（或灰尘）开始形成从一个用户定义的点P（A，B，X，Y），并通过大量的重复一些变换得到一些很酷的照片。因为事实上，我们可以顺着小径起点是离开（P0开始吧，p1-1st迭代，P2第二，的…PX即点图）图也被称为轨道（轨迹）的动态系统。得到一个粗鲁的估计是，B，X和Y是很好用的我你准备好clouds.xls。1 6张显示计算的序列这里给出的模式实例1 6。x()表显示图形的样子计算序列低接参数（有一些评论为什么）。提交575 K因为xls文件。

利用卡尔曼滤波对自由落体的目标小球进行跟踪,其中有些视频演示跟踪过程.-The use of Kalman filter to the objective of free-falling ball track, some of which track the process of video presentations.

海量数据中包含一个或者多个主题，可以通过面向主题模型的算法求解。lda是其中一个典型代表。然后，这些主题模型本身又包含丰富的结构，如，层次型结构。这里给出的是一种进行层次型主题发现的算法。

应用背景CN24是一个完整的语义分割框架充分利用卷积网络。它支持多种平台（Linux，MAC OS X和Windows）和库（OpenCL，英特尔，AMD aCML……）同时提供免费的参考实现的依赖。软件开发的计算机视觉组和在耶那大学。关键技术完全卷积网络的语义分割框架设计的像素明智的标签和语义分割，（火车和测试你自己的网络！）适用于各种应用程序和，在与驱动辅助系统，场景理解，遥感，生物医学图像处理等多支持OpenCL  ；不仅适用于NVIDIA GPU高性能实现的，最小的依赖关系和其他库

kalman滤波器，匀速圆周运动下的kalman滤波预测-kalman filter, uniform circular motion under the kalman filter prediction