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用C#写的一个计算机登录的小程序，能够实现加减乘除等基本功能，是在vs2013上用C#语言开发的，是一个非常实用的一个小程序，可供平常用C#写代码时的参考思路

很多时候我们对图片的么些关键地方并不希望别人看见，故我们可以对隐私的位置打上马赛克。-We have a lot of time to more critical picture of the places you do not want others to see, so we can put the location of the mosaic privacy.

   项目中应用程序常会实现配置对话框，以方便用户配置参数。复杂应用的配置参数可能比较多，如果所有配置参数显示在一个对话框窗口，可能显得拥挤并且有些凌乱。属性页可以很好的解决此问题，可将不同类别的配置参数放在不同属性页中显示操作，界面显得既简洁又有条理。本程序为visual C++实现的属性页的例子,对做工程项目有帮助。程序采用MDI窗口实现，visual studio 2008工程

基于_CPU_的精确计时器，时钟频率越高-_CPU_ based on the precision timer, the clock frequency is higher

pocketc写的截图软件，自己任意截图，源码下载-pocketc screenshots of the software to write their own arbitrary screenshots, source code download

C#开发支持HCE300磁卡读写器程序，可用于磁卡的加密读写。不支持多线程，适当修改后可支持。VS2010下开发，共享出来，供需要的人使用。

基于fo-dicom医疗dicom 用的开发库，用于web方面开发的例子

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。

一个用MCI SDK写的媒体播放器-MCI SDK with a written media player

地图编辑器，对那些想写地图程序的人有秀。-map editor, to write those maps show the people.