卡尔曼滤波是一种重要的数字视频图象跟踪方法。

应用背景小目标检测在大量的实际项目中扮演着关键的角色，如红外警戒和防御警戒，不仅精度是必要的，但也需要鲁棒性。在本文中，作者 ；提出了一种鲁棒的红外小目标检测的灵感来自一个小目标与背景之间的人眼视觉效果的DSBM。关键技术作者提出这个问题作为突出区域检测，这是由一个小目标的事实，可以吸引人的眼睛在红外图像的事实的启发。这种视觉效果产生的差异，一个小目标类似于各向同性高斯形状由于远距离热成像系统的光学系统的点扩散函数，而背景杂波通常是局部取向。基于这一观察，提出了一种新的鲁棒方向显着性为基础的方法，将视觉注意理论的红外小目标检测；

Dolfin provide a high-performance linear algebra library

利用c语言编写，编译成动态链接库而成的matlab整数规划工具箱,包含c语言源程序，-use of language, compiled DLL from the Matlab Integer Programming Toolbox contains language source c,

应用背景基于rfid的自动仓储系统，实现人机交互，管理pc界面的功能，上传文件是实现这些功能的源代码，使用c++里面的mfc编程。-Rfid based automatic storage systems, human-computer interaction, function management pc interface, uploading files is the source code for these functions, using c++ mfc programming inside.关键技术rfid技术实现仓储的无人化，智能化，可以一次扫描10件以上物品，实现人机交互，管理员可以通过直观的pc界面管理数据库，去进出物品进行管理

用仿生模式识别来训练目标，在视频序列中跟踪目标 function [sausage, num] = hypersausage_construct(P) %按照样本给定的顺序去求解超香肠神经元 [~, W] = size(P);%W是训练样例的个数 sausage = []; for i = 2:W     temp = power_two(P(:, i - 1), P(:, i));%构建第i-1个神经元  //temp是一个行向量     %temp = power_three(P(:, i - 2), P(:, i-1),P(:,i));     sausage = [sausage temp]; end sausage = [sausage P(:, end)]; num = (size(sausage, 2) - 1) / (W - 1);

FIFO+LUR算法演示系统，是老师对学生进行算法教学的一个演示课件-FIFO LUR algorithm demonstration system is the teacher to student teaching in an algorithm demonstration courseware

算法的一些集合，包括最小二乘，线性变换等，用C++ 实现-Algorithm a number of collections, including the least squares, linear transformation and so on, using C++ Realize

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条 件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率 最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。 算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非 离散型的数据离散化。 首先，将原训练元组按类别划分为,其中利用 MapdatasOfClass(ArrayList datas)，d

// LBP.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。   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

this is an example demonstrating the Radial Basis Function,if you select a RBF that supports it (Gausian, or 1st or 3rd order polyharmonic spline), this also calculates a line integral between twopoints.