二

网络的迅速发展，必然会导致拥塞的发生，如何避免拥塞和控制拥塞已成为现代网络研究的热点。 由于网络中95%的字节数据是使用TCP协议来传输的，因此，研究TCP中的拥塞避免和拥塞控制便成为拥塞研究的重点

应用背景利用计算机做图像识别分类的经典算法，训练集中30张已知类别的手写字母图片，目的是要创建一个网络结构，使手写图片与类别之间形成一种映射，以便得到一副新的图片时，利用这个网络结构能够正确判别出它的类别，即它代表的是字母A或是字母B.关键技术利用卷积神经网络对输入图像进行卷积做特征提取，原图像的特征就被细化了，再对已提取的特征图做下采样即平均池化，在减少数据量的同时保证信息量的不丢失，如此在做一次卷积和下采样，图片尺寸变小，数据量合适，做全连接层，传统神经网络，构造输出层。训练时采用BP反向传播，梯度下降法，优化参数。

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retinex opencv算法可直接运行，算法参数稍作改进可以实现SSR，MSR，MSRCR等功能。 Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即retinex是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex 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

这是一个用java解码哈夫曼树的项目。

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