资源列表
image registration by sift and surf
- sift和surf特征点提取，然后进行配准，通过ransac进行提纯(Sift and surf feature points are extracted, then registered and purified by RANSAC)
深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战
- 该压缩文件是《深度学习之Tensorflow的入门、原理及进阶实战》，里面讲述了如何搭建TensorFlow环境，并讲述了深度学习的一些理论基础知识，而且通过例子进行辅助，能更好的理解掌握。(The compressed file is "Introduction, Principle and Advanced Combat of Tensorflow for Deep Learning", which describes how to set up the TensorFl
Linux内核完全注释
- linux内核完全注释，书籍，pdf，内核版本0.11(Full annotation of Linux kernel)
MQL4
- 这款EA是网格加码型EA,即马丁格尔型(*型).首先要强调的是所有的马丁型EA最终的结局一定是爆仓,因为马丁型只是一种数学操作方法,他并不能改变最终期望,就好像不管你用什么数学方法变着法翻硬币,最后总数一定是无限接近1:1.因此理论上你用马丁每赚1万次1块,就有1次亏1万块. 所以会有很多人认为,马丁是糟粕,是毫无作用的东西,肯定会爆仓.(This EA is a grid plus code EA, that is, Martin Gear EA (gambling type). Firs
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- 本EA交易使用两个MACD指标. 第一个 MACD 用于寻找交易入口, 第二个用于确定趋势. 资金管理系统基于固定对赌加倍系统, 倍数为两倍.(This EA transaction uses two MACD indicators. The first one is used to find trading entries, and the second one is used to determine trends. The fund management system is based
三金叉共振趋势EA
- 三金叉共振趋势EA 一、 主图 原则：EXPMA (5，15参数必须可调)（1） K线站上EXPMA (5，15参数可调)金叉做多，涨幅回调M%平仓N %。K线下穿EXPMA (5，15参数可调)死叉全部平仓。 （2）K线下穿EXPMA (5，15参数可调) 死叉做空，跌幅回调M%平仓N %。K线站上EXPMA (5，15参数可调) 金叉全部平仓。 二、副图 1.MACD指标 （1）与主图指标共振 （2）副图MACD金叉后，柱子红色、值大于0，做多买入。 （3）副图MACD死叉
GearedExamples-master
- GearedExamples-master . Written in C#.
qmk_toolbox-master
- Qmk keyboard tool box. Edit qmk keyboard firmware
19854793android_shiwuzhaoling
- 基于Eclipse开发的安卓失物招领app，后台服务器为BMOB，可供毕设参考(Android Lost and Found App based on Eclipse and BMOB as background server, which can be used for reference)
wiegan
- 经典韦根接口，已用于成熟项目，做类似接口的朋友，可以参考(Classic weigen interface,Has been used for mature projects, do similar interface friends, can refer to)
HE+AHE+CLAHE+运行结果+QQ1109720378
- 直方图均衡（HE），自适应直方图均衡（AHE），限制对比度的直方图均衡（CLAHE）的图像处理算法，运行无错误，效果还不错。包含循行结果对比。(Histogram equalization (HE), adaptive histogram equalization (AHE), and contrast-limited histogram equalization (CLAHE) image processing algorithm run without error, and the effe
最速下降法
- 最优化课程中的最速下降法matlab程序，利用了wolfe搜索和armijo线搜索(Matlab program of steepest descent method in optimization course, using Wolfe search and Armijo line search)