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基于颜色特征形状特征和纹理特征的数字图像的检索（Digital Image Retrieval）MATLAB GUI实现
该程序实现的功能为：检索出指定的图像文件，并从检索出的图像中检索出指定的物体 。1,主程序为Run.m和Run.fig。2、颜色特征，形状特征，纹理特征为对应的各子程序。3、图像库为Corel1。如有不明之处，可联系Email至hqucuihao@163.com交流。
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员工信息管理系统 （附完整报告，需求分析，数据流图，数据库等）
员工信息管理系统 C++ Microsoft Office Access 2003内附完整报告，包括数据库，数据流图，需求分析等。
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VHDL编写的信号发生器，可产生正弦波、三角波，方波。方波的占空比可调
cpld vhdl 信号发生器 正弦波 方波 三角波
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webrtc的AEC的matlab算法演示和转码
webrtc中的AEC算法的matlab解释和转码，我在别人的基础上完善了一下。注意附带的两个pcm数据是浮点+大端
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学生公寓管理系统源码
【实例简介】以下是图2.2的数据流图中部分的数据信息的数据字典
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名 字：管理员
别 名：系统管理员
描 述：对公寓系统进行操作的人员
定 义：管理员=[普通用户 | 超级用户]
位 置：用户表
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名 字：事务
别 名：
描 述：代表要办理的一个具体事件
定 义：事务=[系统事务|公寓事务|学生事务|出入事务]
位 置：系统登陆
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名 字：接收事务
别 名：接受事务
描 述：接受管理员要办理的一个具体事件
定 义：接收事务=事务命令+事务
位 置：接收事务
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名 字：系统事务
别 名：系统事件
描 述：系统管理员进行系统管理的特定事件
定 义：系统事务=[修改密码|用户管理]
位 置：系统管理
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名 字：公寓事务
别 名：公寓事件
描 述：系统管理员进行公寓管理的特定事件
定 义：公寓事件=[楼房管理|员工管理|宿舍管理]
位 置：公寓管理
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名 字：学生事务
别 名：学生事件
描 述：系统管理员进行公寓学生管理的特定事件
定 义：学生事务=[学生信息查询|公寓信息查询]
位 置：学生管理
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名 字：出入事务
别 名：出入事件
描 述：系统管理员对外来人员及公寓学生物品出入管理的特定事件
定 义：出入事务=[外来人员登记|物品出入登计]
位 置：出入登计管理
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2.4.7 产品的功能
a. 用户可以用该软件对系统进行管理，比如管理员的添加；
b. 用户可以用该软件对公寓进行管理，比如公寓员工管理；
c. 用户可以用该软件对公寓学生进行管理，比如学生调换寝室管理；
d. 用户可以使用该软件对进出外来人员进行管理；
2.4.8 技术方面的可行性
根据小组成员拥有良好的VC编程能力及拥有SQL SERVER 2000的使用经验，再根据上述分析情况，利用现有人力和物力是具备开发此系统能力的。加之学校老师指导及其它资源丰富情况，学生宿舍管理系统在技术上是完全可行的。
2.5 可选方案
签于当前用户要求系统具有高安全性，在数据库使用上都要求具有完善的管理功能且日后数据库升级方便， 因而本次使用主要根据数据库的易用性及易升级性提供两种方案。
a. 采用Oracle数据库设计，这一数据库系统现在已成为主流的数据库管理
系统，且易操作，易升级，因此提出这一方案。
b. 采用SQL SERVER 2000的数据库管理系统实现。
根据小组成员的技术，目前尚只有具备使用SQL SERVER 2000数据环境开发
的能力，且当前校园大多使用SQL SERVER 2000作为数据库管理系统，因而第二
种方案作为本次系统开发的方案。
2.6 投资及收益分析
2.6.1 市场分析
学生宿舍管理系统主要是为了解决学校的学生管理问题， 并且减轻行政人员的工作负担。特别是当前学校管理学生公寓的相关软件尚不多，且功能少，不完善，升级困难，操作不方便。
本系统是针对广大学校公寓管理情况开发的公寓管理系统，适合广大学校需
求，它追求的是简单、易学、易懂、易用，易升级，能够更有利的解决行政人员
的负担，因而市场是相当光明的。
2.6.2 投资估计
按本软件学生宿舍管理系统开发方案，对于本系统软件投资方向，体现于软件开发、软件生产及软件测试。
本系统完全按开发计划进行估算，估计上网，打印需一些费用。
本系统大约总体耗费主要为时间，精力。
本系统本非收益性质开发，重要是为解决学校现行公寓管理的需要。
2.7 社会因素方面的可行性
2.7.1 技术
本系统与校方紧密结合。
2.7.2 使用方面的可行性
学校行政人员对该产品的应用是可行的。
2.8 产品可检测性
2.8.1 检测标准
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电流源电路设计
基于场效应管设计的电流源电路，用于电阻测试电路中。
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STM32F103RCT6 最小系统原理图PDF
STM32F103RCT6 最小系统原理图PDF，多年使用很稳定
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labview读取串口数据，波形显示并存储数据
labview读取串口数据，以波形图形式显示并存储数据
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删除svn文件 方法
下载文件执行 即可
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基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法
本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；其次，利用PCA对提取的特征进行降维；最后，利用稀疏表达分类实现特征匹配。我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。最后我还提供了整个过程的code。
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