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ocr0
- 基于人工神经网络的光学字符识别系统及硬件实现 研究了人工神经网络及光学字符识别的基本理论、一般方法： 对人工神经网络的发展、现状、理论做了深入的研究。重点研究了BP网络的原理、特点、应用方法。研究了脱机光学字符识别的方法、理论。重点研究了基于K-L变换的字符图像的特征抽取方法。 研究了基于ARM技术的嵌入式系统的构造、设计： 通过实际动手，研究了基于ARM技术的处理器的基本构造、使用方法；使用并比较了三星4510b、atmel at91rm9200芯片的性能；掌握了高频印刷
graphviz-working.tar
- Graphviz的主页在http://www.graphviz.org/ ， 他是AT&T Labs-Research开发的图形绘制工具, 他可以很方便的用来绘制结构化的图形网络，支持多种格式输出， 生成图片的质量和速度都不错 Graphviz本身是开源的产品，下载可以到 这里 ，以及他的演示界面 Graphviz在windows上和Linux上都可以顺利运行-Graphviz home page in http://www.graphviz.org/, he is the AT &
2-6-1
- TQ2440 基于LINUX嵌入式的网络TCP 通信源代码，很好的入门资料-TQ2440 LINUX-based embedded network TCP communication source code
2-6-2UDP
- TQ2440平台，基于LINUX 嵌入式系统的UDP通信源代码，是网络编程入门的好资料-TQ2440 platform for embedded systems based on LINUX UDP communication source code, network programming a good data entry
2-6-1
- TQ2440 基于LINUX嵌入式的网络TCP 通信源代码，很好的入门资料-TQ2440 LINUX-based embedded network TCP communication source code
alglib-2.6.0.delphi
- ALGLIB是一个跨平台的数值分析和数据处理函数库。它支持多种编程语言，如C++，C#，Pascal，VBA等，可以在多个操作系统平台上运行，如：Windows，Linux和Solaris。ALGLIB有以下特点： （1）线性代数（包括矩阵分析）； （2）方程求解（线性和非线性）； （3）插值； （4）最优化； （5）快速傅里叶变换； （6）数值积分； （7）线性和非线性最小二乘拟合； （8）常微分方程求解； （9）特殊函数； （10）统计（描
file_server
- Linux下网络编程部分，利用socket接口实现一个简单的文件服务器，功能功能虽然简单，但是提供了一个服务器的基本模型，值得参考-Part of network programming under Linux, using the socket interface to achieve a simple file server, the function function is simple, but provides a basic model of the server it is als
FCNT-master
- Wang, Lijun等提供的卷积神经网络跟踪算法，详细内容可参见论文Visual Tracking with Fully Convolutional Networks，测试运行环境为64-bit Arch Linux OS-Wang, Lijun and other neural network convolution tracking algorithm provided detailed information can be found in the paper Visual Tracki
caffe-201701
- 在linux平台上运用caffe使用神经网络算法对图像进行分类，预测。在计算机视觉中（机器人视觉中）占主导作用。(On the Linux platform, Caffe is used to classify and predict the image using neural network algorithm. It plays a dominant role in computer vision (robot vision).)
cn24
- CN24是一个完整的语义分割框架充分利用卷积网络。它支持多种平台（Linux，MAC OS X和Windows）和库（OpenCL，英特尔，AMD aCML……）同时提供免费的参考实现的依赖。软件开发的计算机视觉组和在耶那大学。(CN24 is a complete semantic segmentation framework that makes full use of the convolution network. It supports a variety of platforms (