高斯随机函数发生器，高人写的，我上传也是为了下载资源的。...

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实现多文档界面的记事本，比较有实际参考价值，可以-Multi-document interface, notebook, there is a practical reference value for comparison, you can look at the

一个 C++ 日期操作类-operate a Class C Date

32 bit cpu designed and simulated

MFC技术内幕(配书源码CHAP10.rar-MFC Insider (book distribution source CHAP10.rar

由于vb6自身的安装程序比较简单，所以这个ＣＯＭ可以放到安装程序中，然后利用ＣＯＭ自注册的特点运行用户的其它代码-VB6 own as a result of the installation process is relatively simple, so the COM can be on the installation process, and then use COM self-registration features of the other running user code

hi its useful for matlab developers

WINCE下的按钮类，本网站有一样的代码，我修改过可以在模拟器和ARMV4i平台正常编译。-WINCE下的按钮类，可以很方便的实现各种各样的按钮。不可错过！

设计一个能对PASCAL语言子集完成词法分析、语法分析和生成中间代码（四元式）的编译器。-Design of a subset of the PASCAL language complete lexical analysis, syntax analysis and generation of intermediate code (quaternion type) of the compiler.

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。