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GVclub_scr
- 特色说明： 1.沿袭今晚在线论坛独有的双风格分桢形式 2.社区最多可进行3级分类，大部分论坛应该够用了 3.多种发帖类型： 普通帖、积分浏览帖、金钱购买帖、散分(求助)帖、 回复可见帖 4.更贴心得发帖辅助功能，可自动识别URL和图片 5.采用类似今晚在线文章系统的后台管理等级无限级自定义分类，真正适合多用户管理 6.其它基本具备了GVbbs v5.0的全部功能这里不再敖述 用户名gamvan 密码为-characteristics : 1. This followed a unique onl
china-code.net.wwnsx.4524
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BackProp算法源程序
- 开发环境:C语言 简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。这是一种最广泛应用的网络。它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。BP网络需有教师训练。 -development environments : C language Brief Descr iption : BackProp algorithm : BP is the back-propagation network (Back
namab
- ergydfhgdfhggfhg 一．实验目的 二．实验内容 三、程序简要说明 原 文 : C语言词法分析器的设计与实现 一．实验目的： 1．强化对系统软件综合工程实现能力、规划能力的训练； 2．加强对词法分析原理、方法和基本实现技术的理解； 二．实验内容： 用C语言(或 C++ )作为宿主语言完成： C语言(ANSI C或turbo C 2.0)词法分析器的设计和实现。 三、程序简要说明： 1、属性字说明： 共9种 KE
fchh
- 一．实验目的 二．实验内容 三、程序简要说明 原 文 : C语言词法分析器的设计与实现 一．实验目的： 1．强化对系统软件综合工程实现能力、规划能力的训练； 2．加强对词法分析原理、方法和基本实现技术的理解； 二．实验内容： 用C语言(或 C++ )作为宿主语言完成： C语言(ANSI C或turbo C 2.0)词法分析器的设计和实现。 三、程序简要说明： 1、属性字说明： 共9种 KEYWORD: 关键字 \"auto\
VC_BP NUMBER RECOGNITION
- VC_基于BP网络的含噪声点阵数字的识别，有完整的说明和使用过程，对于语音识别初学者有很大帮助-VC_ BP network noise lattice containing the identification number, a complete descr iption and use, voice recognition for a great help beginners
远程控制自己来系列教程之自动上线
- [说明]： 转载请署名出处 [信息原地址]： 邪恶八进制信息安全团队&http://www.eviloctal.com [控制端说明]： 服务端监听本地的449端口并识别标志为 \"info\" 的封包； 封包原型：info ip >>> Pcname >>> OsVer 数据例子：info127.0.0.1>>>Jony>>>Windows NT Service P
MNSC
- 前台采用cache技术，提高访问效率，防盗链功能. 功能说明： 1、软件分类：支持无限级分类. 2、会员功能 3、管理员管理：分为等级模式和非等级模式（后台设置），等级模式中总管理员可以分配给其他管理员相应页面的权限。 4、防盗链功能：后台直接修改软件上传目录（总体设置），下载识别来源是否正确（如来源不是本站地址，将不会给于下载） 6、软件上传：软件上传分为两种形式，一是直接通过网页http上传，二是通过ftp上传后填写软件路径。后台可以设置软件上传的种类，大小，命名方式
tiaoxingma
- barcode: 条形码识别，直接运行程序即可； pdf417lib：二维条形码打印（输出为ps格式的文件），在书中第6章二维条形码打印部分有程序使用的说明； 条形码生成器源程序：生成一维条形码，直接运行程序即可；-barcode : barcode recognition, can run the program directly; Pdf417lib : two-dimensional bar code printing (ps output files), in Chapter 6
ganzhiqi_s200502106
- 模式识别-基于感知函数准则的线性分类器设计，完全自编代码，有详细说明。-pattern recognition-based perceptual function criteria for the classification of linear design, completely writing code is described in detail.
S200502106_SVM_for_classfication
- SVM用于模式识别 整理别人的代码（原来的是英文）所得： kernel.m用于内积矩阵的计算 svcplot.m用于绘图 svm168.m是主程序 testlin.m是采用线形内积函数的支持向量机应用的 文件 testrbf.m是采用RBF内积函数的支持向量机应用 的 文件 每个文件中都有说明。 仿真平台matlab7.0, 仿真全部通过 将所有文件拷贝到work目录下（注意不要直接将上层文件夹直接拷贝到work目录下，若那样操作，必须在matla
renlianshibie
- 神经网络识别人脸。包含说明文件。可对不同人的不同姿态的摄影图像进行分类。-neural network recognition face. Includes note. To be different people different posture photographic image classification.
fingermatch
- 一个指纹识别系统，里面含有几张指纹图片，和详细的英文使用说明。希望对大家能有所帮助。-a fingerprint identification system, it contains several fingerprint images, and detailed use of English. We can hope for some help.
前台图色
- 前台识图模块，根据网上收集的代码自己添加了个简易调用函数 可直接拖进现有程序中调用 例如： Call 前台找图(0, 0, 1920, 1080, Bmp_Name.Text & ".bmp", 5) '参数说明： '参数1: 找图区域左上 '参数2: 找图区域左上 '参数3: 找图区域右下 '参数4: 找图区域右下 '参数5: 图片名称 '参数6: 阀值(Front view module, according to the code colle
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。 #### 网络说明： --- *
ArcFaceDemo_1.2
- 代码是C#的，人脸检测、比对的引擎是虹软的1.2版本。 我只有20M附件的权限，所以只能删除了虹软的识别引擎库（没有这个库源码不能正常运行），请下载者自己去虹软申请并下载(目前是免费的)吧。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 环境要求： VS2012及以上，.Net Framework 4.5 使用说明： 拿到代码以后，请更换自己ke
大作业
- 使用matlab识别校园网验证码。里面给了详细的文档说明和所需要的验证码集合(Use matlab to identify the validation code of campus network. Detailed documentation and required set of validation codes are given.)
Matlab火焰烟雾检测(GUI)
- Matlab火焰烟雾检测(GUI) 本设计为基于matlab的烟雾火焰火灾识别系统，可读取视频或者图象，检测出是否有烟雾火焰，具备一个人机交互式GUI界面，功能强大，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，人脸，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。(Matlab flame smoke detection (GUI) This design is a smoke and flame fi
1111
- 基于PCA的手写数字识别源码，内附有说明文件，非常清晰！运行环境：matlab。(Handwritten digital character recognition based on PCA and BP network)
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network