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s3c2410下，wince下，SPI
s3c2410下，wince下，SPI-LCD驱动，在EVC下开发，很实用-s3c2410, Jack, SPI-LCD driver, the EVC under development, practical
- 2022-02-16 00:21:47下载
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关于模式识别的很实用的程序，已经在VC上运行过
关于模式识别的很实用的程序，已经在VC上运行过-On Pattern Recognition practical procedures, has been running in VC
- 2022-12-05 06:45:03下载
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学习VC不久，刚学的一个计算器小程序，供大家参考。
学习VC不久，刚学的一个计算器小程序，供大家参考。-Learning VC Soon, just to learn a little calculator program for your reference.
- 2023-01-10 23:10:03下载
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本小程序能察看windows 下面的处理器以及内存的一些信息
本小程序能察看windows 下面的处理器以及内存的一些信息-this procedure can see small windows below the processor and memory information
- 2022-06-27 15:37:49下载
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指纹识别程序，对原始文档是参考的…
指纹识别的程序,原文件是参考别人的，做了一点点修改，版权归原作者，仅供大家参考-fingerprint identification procedures, the original document is the reference to people, doing a little bit of a change Lastings original author. we only reference
- 2022-09-03 05:15:03下载
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OpenFlashChart组件的使用
一款开源的报表工具说明文档
OpenFlashChart组件的使用
一款开源的报表工具说明文档-OpenFlashChart components using an open-source reporting tool for documentation
- 2022-03-25 19:33:50下载
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徐-远程控制和文件传输是基于TCP IP协议，聚远程控制和文件传输两种功能
- 2022-02-05 23:45:14下载
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文件修改监控
ReadDirectoryChangesW 有同步和异步2种方式，
根据前面打开的文件夹对象句柄决定。
1. 异步方式，如果 CreateFile 指定了打开类型 FILE_FLAG_OVERLAPPED 就是异步方式，ReadDirectoryChangesW 调用的时候就需要指定 OVERLAPPED 参数.
接下来对文件夹I/O变化的响应判断有多种方式。
A通过不断的调用HasOverlappedIoCompleted函数（非阻塞，参数就是前面的OVERLAPPED 对象指针）的返回值来判断是否发生了 关注文件句柄的I/O操作。如果发生变化，再执行你的 switch(Buffer[0].Action) 操作过程。
B GetOverlappedResult 读取 OVERLAPPED 对象的结果。（阻塞）
C 完成端口 GetQueuedCompletionStatus （阻塞）。
其中阻塞方式，必须采用多线程的方式，否则你的主线程被阻塞的话，对话框就动不了了。非阻塞方式也可用多线程，结合hEvent对象来使用。
2.同步方式，如果CreateFile不指定FILE_FLAG_OVERLAPPED ，就是同步方式。
同步方式操作比较简单。lz的程序看来就是使用的同步方式。
在同步下，ReadDirectoryChangesW 将被阻塞，直到一个文件夹句柄的I/O操作到来，然后才能判断。所以lz的程序会死掉。
同步方式必须采用多线程，再创建一个线程，线程函数采用如下方式：
UINT ThreadProc(PVOID)
{
CreateFile（）；
while(1) // 如果只想监视一次文件的I/O变化，可不用while循环。
{
- 2022-03-10 05:44:52下载
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k-means离群点检测
1算法思路
K-means算法
先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个：
1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。
2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。
3)误差平方和局部最小。
2算法步骤 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-06-17 08:21:18下载
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利用粒子filger跟踪对象
应用背景基于图形的物体跟踪是一个重要的计算机视觉科学的分支，是适用于这两个行业和其他方面。图像跟踪方法大致分为2个主类别：概率跟踪和确定跟踪。概率跟踪方法已成为占主导地位，由于其稳定和强大的性能。卡尔曼滤波器和粒子滤波是它们的经典代表。卡尔曼过滤器对系统模型和后验分布有严格的限制因此，仅仅是能够处理线性，高斯和单模态情况。然而，在图像跟踪应用程序，后密度是往往是非线性的，非高斯和多模态，从而应用卡尔曼滤波器是有限的。不同于卡尔曼滤波，粒子滤波因为它的维护能力，在跟踪领域有了很大的发展状态的多模态分布和噪声的鲁棒性。本文主要讨论了粒子滤波在图像跟踪中的应用一系列理论基础，并实现了一个简单的自适应粒子滤波。关键技术计算机视觉科学中的基于图像的目标追踪是一个重要的分支，无论是在工业界还是在其他领域都有非常广泛的应用。图像跟踪方法大致可分为两大类概率跟踪方法和确定性跟踪方法。概率跟踪方法由于性能稳定、可靠，已经成为图像跟踪的主流方法。卡尔曼滤波聚类方法和粒子滤波方法就是这类方法的典型代表。卡尔曼滤波聚类方法对系统模型和后验概率有很高的要求和严格限制，只能处理线性，高斯，单模态的情况，而在图像跟踪应用中，后验概率的分布往往是非线性、非高斯、多模态的，因此卡尔曼滤波聚类方法的应用收到一定限制。与卡尔曼滤波聚类方法不同，粒子滤波对于系统模型没有特殊要求，而且能够保持状态的多模态分布，不易受杂波的影响，在跟踪领域得到了很大发展。本文主要探讨粒子滤波算法在图像跟踪当中的应用，它的一系列理论基础，以及实现了一个简单的自适应粒子滤波算法。
- 2022-10-07 02:10:09下载
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