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InvMat
- 利用矩阵的奇异值分解压缩图像，先将图像分块，对各块中的每个对应象素内积得到相关矩阵A，然后对A进行奇异值分解，选择n（n<N）个较大的特征值对应的特征向量，利用该向量与各块图像内积来压缩和恢复图像-matrix of singular value decomposition image compression, image first block of the block of each pixel corresponding to be associated with the plot
Power列表控件
- 本程序实现一个功能强大的列表视控件，本控件具有下列特征： 整行加亮；对列自动排序（用数字和文本序列）； 支持背景图像和混合加亮选择； 支持水平和垂直网格；可拖动的列； 通过Format对话框，可以定制列格式（大小、对齐）；用Column Manager管理列； 支持分类视（象Outlook 98） 在每个单元中，支持定制文本颜色、字体和网格边界； 自动从注册表中存储和装入信息； 打印支持； 每个单元支持图像； 列视的头支持图像；使用多信息编辑控件编辑子项； 用组合框控件支持子项编辑；自动拷贝项到
testTeeChart
- TeeChart Pro是一款提供上百种2D和3D图形风格、40种数学和统计功能、加上无限制的轴和22种调色板组件供选择。提供上百种2D和3D图形风格、40种数学和统计功能、加上无限制的轴和22种调色板组件供您选择。提供上百种2D和3D图形风格、40种数学和统计功能、加上无限制的轴和22种调色板组件供选择,TeeChart还包括一个强大的、完整的编辑对话框，几乎可用于每个组件和子组件，允许你快速的设计复杂图表应用程序。图表编辑器通过TeeCommander组件进一步得到增强，它提供一次点击访问图
CMOS
- 数码相机cmos传感器的特征参数和选择，对研究CCD的人大概有帮助
tezheng
- 对特征码进行初期分析的工具，首先选择要分析的文件，将找到的特征码添加到列表中去，也可以删除修改等
testTeeChart
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doname
- 3. 影响中国人给孩子取名因素有许多，例如： 孩子的性别 企盼吉利、表达纪念、寄托期望、追求健康俊美、梦想升官发财 与好的、美的意境相关联的一般褒义词 读音 设计一个取名系统，建议采用如下步骤： 首先定义一个字典，内置20个以上常用于人名的汉字，例如：华、平、明、惠、军、东、伟、松、德、晓、莉、梅……。给每个字指定特征例如，“华”属于男女通用的、表达纪念的、一般褒义词； 再利用菜单、复选框、单选框、按钮包含上述选择和操作，利
TopConfigure
- 状态反馈极点配置问题的一种新算法。将Wonham可控规范型作了推广，给出了一种新的状态反馈极点配置问题算法，首先讨论了单输入系统情况，对多输入系统将其分解为若干个单输入系统而求解，其优点是不需要计算系统的特征多项式，介绍了该方法的基本原理、求解步骤，得到了反馈增益矩阵的一般表达式。该表达式中含有可供任意选择的参数,通过对参数的适当选取，可适应控制系统的其他性能要求。-State-feedback pole assignment problem, a new algorithm. Wonham t
supcode_10291
- 本控件具有下列特征： 整行加亮； 对列自动排序（用数字和文本序列）； 支持背景图像和混合加亮选择； 支持水平和垂直网格； 可拖动的列； 通过Format对话框，可以定制列格式（大小、对齐）； 用Column Manager管理列； 支持分类视（象Outlook 98） 在每个单元中，支持定制文本颜色、字体和网格边界； 自动从注册表中存储和装入信息； 打印支持； 每个单元支持图像； 列
TheDesignAndEvolutionOfCpp
- 本书是由C＋＋语言的设计师本人所写，描述C＋＋语言的发展历史、设计理念及技术细节的著作。在计算机发展史上，这种从多方面多角度描述一种主流语言各个方面的综合性著作，至今我还只看到这一本。阅读本书，不仅可以了解有关C＋＋语言的许多重要技术问题和细节，还可以进一步理解各种C＋＋特征的设计出发点、设计过程中所考虑的方方面面问题，以及语言成形过程中的各种权衡与选择。 作为C++语言的创造者，作者对于自己的作品自然是珍爱有加。对某些针对C++语言的批论，本书中也有一些针锋相对的的比较尖锐的观点。但纵观全
yuxiangchuli--pinghua
- 一幅原始图像,在获取和传输过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像退化,质量下降. 退化会引起图像模糊,特征淹没,对分析图像不利.为了抑制噪声改善图像质量进行的处理称为图像平滑或去噪.利用高斯函数得到了图像平滑去除随机噪声中使用的平滑模板的一个较普遍的公式。该公式为图像平滑去除噪声提供了多种模板选择。针对不同的图像噪声水平，选取不同的模板，才能达到去除噪声的最理想的效果。文中给出了图像平滑的实现算法,显示结果验证了上述方法和结论。-Any picture would be affected by a
945a
- 简 介： 功能特征 随心所欲地把自己喜欢的RSS里面的文章自动发布到自己的wordpress 博客上，使得 wordpress 具有了类似于有些 CMS 的自动采集功能。 使用方法 1、下载jay_smart_rss.zip， 解压后把jay_smart_rss.php、wp-cron.php（以前装过的就不用重复装了）和wp-cron-update-rss.php上传 到/wp-content/plugins/目录下；把wp_smartrss.php和wp_smartrss
BeginningVisualCPP6.0
- “Windows程序设计并不难，”备受尊重的作家艾佛霍顿在他的书开始的Visual C + + 6说， “事实上，微软的Visual C + + 6.0使得它非常容易。” 霍顿的的Visual C + +处理延续了专家撰文对今天的面向对象的计算机语言最彻底和病人的陈述。 （除了C + +中 ，笔者写了良好的开端Java的面向Java开发人员）。 这种大规模的，但很理解，教程涵盖了所有的基本特征的C + +与Microsoft Visual C + + 6中使用。霍顿的书是理想的选择程序员谁不想
FastCornerTest
- 实现一幅图像的特征点快速提取，并以彩色点标示。可以选择是否使用非极大值抑制。-fastcorner feature extraction
redmine
- Redmine 是一个开源的、基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具。它用**历和甘特图辅助项目及进度可视化显示。同时它又支持多项目管理。Redmine是一个自由开放 源码软件解决方案，它提供集成的项目管理功能，问题跟踪，并为多个版本控制选项的支持。虽说像IBM Rational Team Concert的商业项目调查工具已经很强大了，但想坚持一个自由和开放源码的解决方案，可能会发现Redmine是一个有用的Scrum和敏捷的选择。 由于Redmine的设计受到Rrac的较大影响，所以它们的软件包有
客户流失预测
- 随着全球的商业竞争愈来愈激烈，客户流失预测已经成为客户关系管理中非常重要的内容。预测即将流失的客户，并制定相应的措施挽留客户已经成为促进企业发展的关键性因素。本文从对电信和信用卡客户的行为数据分析入手，针对其中的冗余特征和正负类样本不均衡等特点，提出一种新的特征选择算法和非均衡数据处理算法，以此建立一种新的客户流失预测模型。(Along with the global business more competitive, customer churn prediction has become
PLSUVE
- 基于偏最小二乘回归的matlab中无信息变量消除算法的特征选择(Feature Selection of No Information Variable Elimination Algorithm in Matlab Based on Partial Least Squares Regression)
BPSO for feature selection
- 二进制粒子群算法（Binary particle swarm optimization algorithm，BPSO）解决特征选择问题。(Binary particle swarm optimization algorithm for feature selection problem)
classifier_D
- 使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择；分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part