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DirectShow开发指南
- DirectShow是微软公司在ActiveMovie和Video for Windows的基础上推出的新一代基于COM(Component Object Model)的流媒体处理的开发包，与DirectX开发包一起发布。DirectShow使用一种叫Filter Graph的模型来管理整个数据流的处理过程，运用DirectShow，我们可以很方便地从支持WDM驱动模型的采集卡上捕获数据，并且进行相应的后期处理乃至存储到文件中。这样使在多媒体数据库管理系统(MDBMS)中多媒体数据的存取变得更加
OpenNI-Windows-Drivers-master
- es el archivo de codigo de OpenNi par Windows
Java2核心技术I
- 我现在在做java软件开发，有兴趣可以和我聊天啊！-I now do in java software development, are interested in and I can chat ah!
300
- 300个实例程序，有51的，有AVR的，有ARM的。-My original 300 instances of procedures, very classic, very good information.
GdiPlusLineChart
- mfc使用gdi+在控件中实现简单的图层操作，如图层的选择，返回图层的graphics指针，返回图层的bitmap指针等-mfc to use gdi+ control the simple layer operations, such as layer selection to return to the layers of graphics pointer return layers bitmap pointer
directshow-Development-Guide
- 本书以DirectX SDK 9.0版为蓝本，内容几乎涵盖了在Windows平台上使用DirectShow进行C++编程的方方面面。全书共分4个部分。第1部分详细介绍了DirectShow的基础知识。第2部分重点讨论了Filter的开发，以及DirectShow应用程序的开发，包括目前非常流行的音视频采集、数码摄像机的支持、非线性编辑等应用。第3部分深入分析了DirectShow SDK提供的部分典型源代码。第4部分结合作者个人的一些开发实践，通过案例和开放源代码分析，进一步介绍DirectSh
solution_guide_i
- Halcon学习手册，英文版，主要是描述了如何使用最重要的机器视觉方法(This guide extensively describes how to apply the most important machine vision methods with HALCON.)
specaialeffect
- 一个三维特效的综合演示平台，里面包括海浪、实体云、实体树、爆炸等等效果-an integrated 3D magic 3M, which include waves and clouds entities, entities tree, the explosion effects, etc.
cnlos_code
- 非视域成像重建代码，来自斯坦福,共焦非视域成像系统(non-line-of-sight reconstruction algorithm)
VASP
- vasp sofeware for liunix.If your are a physical student, it is very useful for you. you can calculation the properties of the physic system ,such as the electronic properties -vasp sofeware for liunix.If your are a physical student, it is very usef
ktdms-src-oss-3.5.4
- PHP 知识管理系统（基于树结构的知识管理系统）, 英文原版的PHP源码。-PHP knowledge manage system，which is famous as Knowlege Tree system.
tensorflow-master
- Tensorflow源代码，可以很好的理解深度学习的运行机制，帮助更好的实现分类与回归算法。(Tensorflow source code, can be a good understanding of the operation mechanism of in-depth learning, to help better achieve classification and regression algorithm.)