乔治亚州立大学
当前话题为您枚举了最新的 乔治亚州立大学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
PSU_Class_Projects宾州州立大学课程项目代码存储库
你好!欢迎访问我的班级项目/作业代码存储库,这里收录了我在宾州州立大学上课期间完成的各类项目代码,涵盖多种编程语言和LaTeX文档。具体课程如下:CMPSC 122(C++):从基础类知识到哈希函数和二叉树的项目;CMPSC 360(C++,C#,Python):包括凯撒密码、真值表生成器、Dijkstra算法等;CMPSC 431W(C):模拟SQL的数据库管理系统。除非特别说明,所有工作均为个人完成。
Matlab
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2024-09-27
北卡罗莱纳州立大学 2014 年秋季统计学习小组 (SLG) 演示材料
北卡罗莱纳州立大学统计学习小组(SLG) 2014 年秋季阅读清单包括《数据挖掘概论》和《机器学习概论》。这些书籍是免费的。
SLG 成员将举办 10 场演示,重点关注高级主题、演讲和数据可视化。演讲者可以得到指导,演示将被记录并分享(经演讲者同意)。
每个演示都将包括一个分析或模拟部分,附带可供所有成员使用的代码。演示还将提高成员的应用分析和编码技能。
数据挖掘
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2024-05-20
欺诈简历检测密歇根州立大学CSE881数据挖掘班的文本挖掘项目
在信息技术领域,特别是数据分析与挖掘方面,欺诈检测是一项至关重要的任务。密歇根州立大学的CSE881数据挖掘课程通过名为“FraudResumeDetection”的项目,深入探讨如何利用文本挖掘技术识别简历中的欺诈行为。这个项目主要使用C++编程语言,揭示了在大量简历数据中检测不诚实信息的策略和技术。项目的目标是提高企业招聘过程的效率和准确性。
数据挖掘
1
2024-08-01
Matlab亚像素匹配程序
这是一款由我编写的 Matlab 程序,用于实现数字图像的模板匹配和相关算法,还提供了亚像素算法。
程序包中包含:
源程序
实例图片
模板
模板生成算法
使用方法:
设置路径
打开 threshold
如果您在使用过程中遇到问题,欢迎提问。
Matlab
10
2024-05-20
亚新企管王 - SQL后台系统
该系统采用VFP+SQL开发平台,集成了进销存和应收应付功能,操作简便,上线速度快。
SQLServer
2
2024-07-15
张亚分享MongoDB数据库详解
张亚详细介绍了MongoDB数据库,内容通俗易懂,适合零基础用户阅读。
MongoDB
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2024-07-19
机器视觉课程报告:亚像素圆心定位算法综述
报告分析了图像处理的概念、常见算法,并深入探讨了亚像素圆心定位算法的实现原理。基于大量文献调研,提出了高效、准确的椭圆中心定位算法。算法步骤包括图片去噪、边缘提取和椭圆拟合,均有详细论述。
Matlab
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2024-04-30
华亚RFID读写器全新版本
《华亚RFID读写器全新版本》是专为华亚品牌设计的RFID设备管理工具,提升设备性能和用户体验。此版本V2.32经过功能和性能优化,以更好地满足用户需求和RFID技术发展。RFID读写器在库存管理、物流追踪和门禁控制等多个领域广泛应用。作为领先的RFID设备供应商,华亚读写器以稳定性和高效性赢得市场认可。软件提供了多种功能,包括设备快速连接、RFID标签批量管理、数据库同步、防冲突算法、用户友好界面、自定义设置、操作日志记录和广泛的设备兼容性。通过《华亚RFID读写器全新版本V2.32》,用户能够更智能地管理和操作设备,提高工作效率,实现智能RFID应用。
Access
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2024-08-11
亚拓库存管理软件v8.3.129.zip
亚拓库存管理软件是一款全面的库存管理工具,涵盖了采购入库、销售出库、库存盘点、成本核算等关键业务功能。该软件还支持生产管理,包括生产计划、生产任务、领料出库、成品入库、费用分摊等功能,非常适用于商贸企业和中小型制造企业。覆盖食品、3C产品、服装、电子、贸易等多个行业,操作简单便捷,提供智能库存预警功能,助力企业实现库存资金周转率的提升。
统计分析
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2024-08-17
基于泰勒级数的二维图像亚像素定位
方法概述
该方法利用泰勒级数展开式,精确计算二维图像中目标特征的亚像素级位置。其原理是将图像灰度值视为连续函数,并在特征点附近进行泰勒展开,从而获得更精确的位置估计。
算法步骤
在特征点周围选择一个邻域窗口。
对窗口内的灰度值进行泰勒级数展开。
通过求解展开式,计算亚像素偏移量。
将亚像素偏移量应用于特征点的初始整数坐标,得到最终的亚像素位置。
优势
高精度:泰勒级数展开能够提供比插值方法更精确的位置估计。
通用性:适用于各种类型的图像特征。
参考资料
Brown, M., & Lowe, D. G. (2002). Invariant features from interest point groups. In British Machine Vision Conference (pp. 253-262).
Matlab
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2024-04-30