研究生期间上《数值计算方法》课的作业，所有代码都是C语言实现并调试通过，现在上传为大家服务。这是Jacobi算法-Jacobi algorithm with C language

POJ是北大在线测评系统这里有一些经典试题。跳蚤是一道经典试题代码给出了Accepted算法。

用户手册提供的信息，以方便STM32的使用和定制永磁同步电机磁场定向控制（FOC）SDK V3.4。文档结构：一个完整的文档列表中的第2节规定。这是包括在软件程序包（STSW-STM32100），它可在ST网站。第3条：工作环境和customizationexplains电机控制工作空间，其定制和下载。第4节：如何下载LCD用户interfaceexplains如何下载一个图形化用户界面，使运行时执行命令和微调系统参数（注意，这个过程必须要在新的评估板做到了这一次）在单片机的闪存存储器配备了液晶显示器STM32评估板。第5节：LCD用户interfaceexplores菜单屏幕和控制。

Check1(0).Caption = "香皂" Check1(1).Caption = "肥皂" Check1(2).Caption = "牙膏" Check1(3).Caption = "洗衣粉" Label1(0).Caption = "5.8元" Label1(1).Caption = "2.5元" Label1(2).Caption = "7.9元" Label1(3).Caption = "6.4元"-Check1 (0). Caption = "soap" Check1 (1). Caption = "soap" Check1 (2). Caption = "toothpaste" Check1 (3). Caption = "detergent" Label1 (0). Caption = "5 .8 million "Label1 (1). Caption = "2.5 yuan" Label1 (2). Caption = "7.9 yuan" Label1 (3). Caption = "6.4 yuan"

用BP网络建立映射关系，为遗传算法提供适应度函数，通过改进遗传算法完成最小值优化-the mapped relation is built using BP network in order to provide fitness function for genetic algorithm. At last, optimization of minimum value is finished by genetic algorithm.

归一化子带自适应滤波算法的源程序

排序算法,初学数据结构及算法的入门者值得一看-sorting algorithm, beginner data structure and algorithm beginners eye-catcher

========================================================================     控制台应用程序：opencv 项目概述 ======================================================================== 应用程序向导已为您创建了此 opencv 应用程序。 本文件概要介绍组成 opencv 应用程序的 的每个文件的内容。 opencv.vcproj     这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件，     其中包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 opencv.cpp     这是主应用程序源文件。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 其他标准文件： StdAfx.h, StdAfx.cpp     这些文件用于生成名为 opencv.pch 的预编译头 (PCH) 文件和名为 StdAfx.obj 的预编译类型文件。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 其他注释： 应用程序向导使用“TODO:”注释来指示应添加或自定义的源代码部分。

点集凸包( 收缩法)Jarris步进法-point set convex hull (contraction) Jarris Step Method

应用背景属于模式识别范畴，在图像处理中，图像融合技术是当前的热门研究领域，虽出现了很多的方法，选用的图像特征也不尽相同，比如曲率、傅里叶变换等等，处理效果也较为理想，但是仍有可研究空间，时间计算复杂度的降低以及融合效果的提高和匹配精度的提高等都是先阶段研究的主要方向。关键技术基于角点检测，图像特征选择形状上下文特征，用于图像融合与配准，代码中包括了实验过程中所有的小程序和图片，下载后可直接运行。