边界标识法：系统将所有的空闲块链接在一个双重循环链表结构的可利用空间表中，无须从头到尾扫描链表也能确定一个释放块的相邻块是否为空闲。...

3D sdk练习 关于一个小物体插件的制作，源于SDK的HLP文档，2005格式-3D sdk practice on a small object plug-in production, the HLP from SDK documentation, 2005 Format

将图片导出到EXCEL中，需要使用Office的COM组件，开发比较方便，缺点是必须要安装office组件

键盘读键程序，采用扫描得方法来判断是否有按键被按下-Reading keyboard key procedures, the use of scanning methods to determine whether a button has been pressed

注册表修复专家+VB源代码 [ 2005-09-19 06:02:53 | 作者: 中华攻客 ]-registry recovery expert by vb.

１设计题目及要求 一、程序设计题目：学生成绩管理程序设计 二、 程序设计功能及要求： 1.显示学生各门成绩,总分,和平均分. 2.按总分由高到的进行排列. 3.要求输入一个学号.要求能找出一个学生的.姓名.各门功课的成绩. 3 算法分析 1． 学生成绩管理软件的数据结构 2． 排序 3． 查找 4． 其它 4 主要流程图 １写程序结构及各模块（输入，显示等等）结构图 本程序用了c++语言里面的思想,比如用了cin 和 cout 函数.分了俩个类.一个是File类.一个是Link类. File类里面主要的是用于保存和导入数据. Link类主要是用于链表的操作…. 本程序分为几个文件编写有.file.cpp文件和file.h文件 Link.cpp文件和Link.h文件 manager..cpp文件和manager.h文件. 本程序的主体结构是链表.用链表操作.实现动态创建和销毁. 主函数main().是在Manger.cpp 里面.是程序的入口处 File.cpp 和 link.cpp 是存放file类.和 link类的源函数变量代码. File.h 和Link.h 是存放file 类 和link 类的声明

mfc examples a2

二叉树的基本运算与实现，包括了二叉树的基本运算功能，特别适合于初学者-Binary Tree and implementation of basic operations, including the basic binary tree computing functions, is particularly suitable for beginners

35738627串行外设接口模块SPI3 5738627串行外设接口模块SPI3 5738627串行外设接口模块SPI35738627串行外设接口模块SPI-35,738,627 Serial Peripheral Interface Module SPI35738627 Serial Peripheral Interface Module SPI35738627 Serial Peripheral Interface Module SPI35738627 Serial Peripheral Interface Module SPI35738627 Serial Peripheral Interface Module SPI35738627 Serial Peripheral Interface Module SPI

这个小程序可以发送，接收，删除，保存邮件与德尔福，它也可以创建多个电子邮件帐户。

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。