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特征提取
- 特征提取：重点是几何特征（环，交叉点，端点）和变换,例子就是这些几何特征的提取。-Feature Extraction : focus on the geometric characteristics (Central, a crossover point, endpoint) and the transformation of these examples is the geometric features are extracted.
SOR_迭代
- 重点内容是计算中的误差、函数方程求根、插值呆逼近、数值积分和微分、线性代数方程组解法、常微分方程初值问题的数值解法、数学软件。 -focus on the calculation of the error, solving functional equations, interpolation stayed approximation, numerical integration and differentiation, linear algebraic equations method,
selfref
- 当我们用摄像机照射电视机，再把摄到的图案展现在电视屏幕上，这会产生什么？答案似乎应该是什么都没有，因为电视机显示的就是它自己，而它自己正在显示的内容也就是它自己……。然而当我们调节电视机的设置参数、拉大摄像机的焦距，让电视机往它自身内部运动的时候，惊奇的现象出现了：一个一个的复杂结构不断地从电视屏幕中产生、飞出，就好像星系的诞生！当我们旋转摄像机呈一个角度的时候会得到类似左图的“旋转星系”。本Java程序就是在计算机上模拟了这个过程。然而，摄像机-电视这样的自指系统不仅仅能产生如此丰富的复杂图案
Introduction to Functional Programming with Haskel
- Haskell编程介绍(英文) C, Java, Pascal, Ada, 等等，都是命令式语言。他们在某种程度上是由命令序列构成的，严格的按照顺序来执行。haskell是函数式语言。函数式程序是一个单独的表达式，通过推算表达式来执行。任何使用过电子制表的人都有函数式语言的经历。在电子制表中，你可以根据其它单元的值来指定每个单元的值。焦点是什么需要计算，而不是如何计算。-Haskell program (English) C, Java, Pascal, Ada, etc., orders
Haskell教程
- Haskell教程(by rufi) 传统的Basic,Pascal,C++,C#,Java,Python等都是命令(imperative)编程语言, 程序语句有一定的执行次序. 函数(functional)编程语言则给出执行的内容, 关注于更高层次的\"做什么\"而不是\"怎么做\", 这就是二者最明显的一个区别。函数编程语言的语法功能非常强，使编程的效率大幅提高。 Haskell是世界上公认的语法最优美最简洁的一种语言。的确，Haskell语言是写给人看的，而不是写给机器看的。另
教学计划编制问题
- 大学的每个专业都要编制教学计划。假设任何专业都有固定的学习年限，每学年含两学期，每学期的时间长度和学分上限都相等。每个专业开设的课程都是确定的，而且课程的开设时间的安排必须满足先修关系。每个课程的先修关系都是确定的，可以有任意多门，也可以没有。每一门课程恰好一个学期。试在这样的情况下设置一个教学计划编制程序。 基本要求： （1）：输入参数：学期总数，一学期的学分上限，每门课的课程号，学分，直接先修关系的课程号。 （2）：课程号尽可能的集中在前几个学期中。 （3）：若无解，
EZWvc
- ezw算法的实例，这里，读者重点要掌握的是EZW.C和LIST.C中的内容，充分理解零树的概念。 -ezw algorithm examples here, readers focus is to get the LIST.C EZW.C and the content and fully understands the concept of zero tree.
Simulate_Allocate_Memory_Implement_by_C
- 模拟内存分配的c语言实现 六、 实验目的 了解用户程序分配内存以及回收所用内存的过程，加深对操作系统存储管理机制的理解。 七、 实验内容 采用首次适应法、最佳适应法或最差适应法，编写一内存分配和回收模拟程序。 （提示：“内存空闲区”数组的设置原理类似于实验一。动态地随机产生新的“内存分配”或“内存回收”请求，再按照你选定的分配算法修改这个数组。由于这个实验的重点在于内存分配，所以不考虑与某内存区相关的进程情况。） -simulation memory allocation
AssociationRuleConvert
- 编码格式转换工具主要用于关联规则挖掘实验数据的预处理，转换训练集中事务编码格式，可在整数型编码、布尔型编码及序数型编码之间转换。-encoding format conversion tools used mainly Mining Association Rules experimental data preprocessing, conversion training would focus Services Coding format, the integer-coding, coding
DisplayBTree
- 代码注重B树插入、删除的算法逻辑，适用于 学习者研究B树实现的核心思想。代码中无庞杂的无关操作-focus on B-tree code insertion, deletion algorithm logic applies to B-tree research learners to achieve the core idea. The code has nothing to do with the complex operation
curved1_3d_cone
- calculating focus ratio degradation
curved1_s_cone
- for fiber focus ratio degradation
Neural_Network_Code_CHAPT8
- 特征提取：重点是几何特征（环，交叉点，端点）和变换-Feature Extraction : focus on the geometric characteristics (Central, crossover point, endpoint) and the Transform
Autofocus
- 介绍自动对焦的文章主要介绍了对焦技术探测技术包括频域分析目标函数目标函数效能验证影像评估效能之因素高斯低通滤波器参数的选取自动对焦技术以及相关实验结果与分析-Introduction Auto focus of the article introduces the focus technology, detection technology including frequency domain analysis, the objective function, the objective fu
Auto focus
- 介绍Auto focus的文章，主要介绍了对焦技术，探测技术；包括频域分析、目标函数、目标函数效能验证、影像评估效能之因素、高斯低通滤波器参数的选取、自动对焦技术；以及相关实验结果与分析。-Introduction Auto focus of the article introduces the focus technology, detection technology including frequency domain analysis, the objective function,
inition
- 基于图像清晰度的快速自动聚焦算法Fast image-based auto-focus algorithm definition-Fast image-based auto-focus algorithm definition
the-Multi-focus-Images-Fusion.kdh
- 本论文的主要内容包含以下几个方面: 首先，论述了图像融合技术的基本理论、现状和方法，并对多聚焦图像融合 算法及融合结果的评价方法做了分类。 其次，论述了小波理论及其图像的小波分解和重构，研究了小波分解层数及 小波基函数的选择对多聚焦图像融合效果的影响，并给出了在多聚焦图像融合算 法中最佳小波分解层数和小波基函数的选取 再次，研究了基十小波变换的多聚焦图像融合方法，并提出了改进后的基十 小波变换区域对比度的多聚焦图像融合方法，并利用Matlab工具进行算法进行
Multi-Focus-Medical-Image-Fusion-Using-DT-CWT
- Multi-Focus Medical Image Fusion Using DT_CWT.
Multi Focus Image Fusion Based on The Maximum Number of High Valued AC Coefficients
- This source code performs multi focus image fusion based on the high valued AC coefficients of DCT transform.
Multi-Focus Image Fusion Based on Spatial
- Multi-focus image fusion in wireless visual sensor networks (WVSN) is a process of fusing two or more images to obtain a new one which contains a more accurate descr iption of the scene than any of the individual source images.