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一个自由、开源的图形库--FreeImage3.92最新版的中文参考(支持位图构件―例如调色板和数据位―的便易访问；将位图从一种位深度转换到另一种位深度；当有多幅位图页―例如TIFF―时访问位图的不同页；基本的位图处理，如旋转、翻转（flipping）和重采样，或点操作，如亮度和对比度调整；Alpha混合与合成（Compositing and blending）；FreeImage不支持：高级图象处理操作，如回卷（Convolution）和变换（Transform）；位图绘制； 矢量图形。)(a free, revenue graphics library-- the latest version FreeImage3 .92 reference to the Chinese (support bitmap elements- such as transfer shade and data spaces- the easy access; will be from a bitmap-depth conversion to another kind of depth; When a number of bitmap page- such as TIFF- Bitmap to visit the different pages; basic bitmap processing, such as rotation, Upset (flipping) and resampling, or point operations, such as brightness and contrast adjustments; Alpha mixed with the synthetic (Compositing and blending); FreeImage not support : Advanced image processing operation, If the response (Convolution) and transform (Transform); bitmap rendering; Vector graphics.))

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，...( U672C u4E66 u7B2C u4E00 u90E8 u5206 u5206 u4E3B u8991 u4ECB u7ECD u673A u5668 u5B66 u4E60 u57FA u7840 uFF0C u4EE5 u53CA u5982 u4F55 u5229 u7528 u7B97 u6CD5 U8FDB u883C u5206 u7C7B uFF0C u5E76 u9010 u6B65 u4ECB u7ECD u4E86 u591A U90BB u6CD2 u3001 u6734 u7D2 u8D1D u53F6 u65AF u7B97 u6CD5 u3001Logistic u56DE u5F52 u7B97 u6CD5 u3001 u652F u6301 u5411 u91CF u673A u3001AdaBoost u96C6 u6210 U65B9 u6CD5 u3001 u57FA u4E8E u6811 u7R4 u5F52 u7B97 u6CD2 u5286 u5206 u7C7B u56DE u5F52 u6811 uFF08CART uFF09 u7B97 u6CD5 u7B49 u3002 u7B2C u4E09 U90E8 u5209 u5109 u91A u0312 u4E9B u8E1B u8981 u7B97 u6CD5 uFF1Ak u5747 u503C u805A u7B7B U7B97 u6CD3 u30011 by default for uppercase and uupstr U4E9B u9644 u5C5E u5DE5 u5177 u3002 u5168 u4E66 u901A u8FC7 u7CBE U5FC3 u7396 u7392 u7B09 u5B09 u5B09 u5B09 u5B03 U7528 u9184 u5R4 u5904 u7403 u7R03 u7 U5206 u6790 u53CA u53EF u89)

说明：  这是一本关于电子情报雷达信号分析的电子版，主要内容包括电子情报的特征和基础、模拟和数字系统的信噪比考虑、信号功率、极化、波数分析、天线扫描分析、脉内分析、脉冲重复间隔分析、载频分析、脉冲串去交错、确定elint参数的极限以及elint数据文件 (This is an electronic intelligence on the radar signal analysis of the electronic version, the main contents include the characteristics of electronic intelligence and infrastructure, both analog and digital system signal to noise ratio considerations, signal power, polarization, wave-number analysis, antenna scanning analysis, pulse analysis , pulse repetition interval analysis, analysis of carrier frequency, pulse staggered string to determine the limits of the parameters, as well as ELINT ELINT Data Files)

用MATLAB实现的边缘提取函数，实现了sobel算子、canny算子，Robert算子、prewitt算子、marr算子(Using MATLAB to achieve the edge detection function, the realization of the sobel operator, canny operator, Robert operator, prewitt operator, marr Operator)

用MATLAB软件产生一个被高斯噪声污染的lenna图像，使用T3、T5、高斯滤波、中值滤波进行处理；(MATLAB software with a Gaussian noise pollution Lenna image, the use of T3, T5, Gaussian filtering, median filtering for processing )

说明：  灰度图像异或加密，函数需要输入一个要加密的图片，图片的灰阶以及一个伪随机比特流(Gray image XOR encryption, the function needs to input a picture to be encrypted, the gray scale of the picture and a pseudo-random bit stream)

说明：  数字图像处理（中译）第三版-冈萨雷斯 书籍配套PPT(digital image processing)

GABOR对SAR图像进行滤波及纹理提取，可直接使用(GABOR of SAR image filtering and texture, can be used directly)

利用该函数可以对图像进行仿射变换，是不错的matlab源代码(Function can make use of the image affine transformation, is a good source code matlab)

说明：  模式识别-贝叶斯最小错误率判别一幅图像是属于人，还是属于背景。图像经过预处理。(pattern recognition- Bayesian smallest error rate discriminant image is a person, or belong to the background. After pretreatment images.)