Jones轴承模型是一种常见的轴承模型，用于描述轴承内部的流体动力学特性。该模型在工业和机械领域被广泛使用，并已经被验证为可靠的。尽管该模型相对简单，但它能够提供足够的准确性来描述轴承的动态响应、油膜厚度和摩擦力等关键参数。

此书主要讲解了内存动态分配算法和垃圾回收算法。希望对需要的朋友有所帮助。

数据集包含道琼斯工业平均指数 （DJIA） 指数值的样本，以及今天形成 DJIA 的公司的股票价格。 djia.csv stock_prices.csv

Viola-Jones检测框架 这是Viola-Jones检测框架的实现，用于人脸检测。 要求 Viola-Jones Framework的此实现需要python版本3.5.2，并取决于以下模块： 模块 版本 评论 麻木 1.13.3 科学的 1.0.0 的OpenCVPython的 3.4.0.14 用于捕获图像 scikit学习 0.19.1 用于改组数据 用法 运行以下命令以开始人脸检测： python detect.py 主要概念 类似Haar的功能 Viola和Jones提出了类似Haar的特征，以适应使用Haar小波的想法（来自Papageoriou等人）。 在此工具中，使用了五种类似Haar的特征。 它们是：左右，上下，水平居中，垂直居中，对角线。 整体形象 为了加快特征提取过程，使用了称为积分图像的图像中间表示。 AdaBoost AdaBoost是Adap

haar特征代码matlab 中提琴琼斯人脸检测器 Viola Jones 人脸检测算法的实现 实现的 Viola Jones Detector：采用了 5 个 Haar 类型的特征：其中 haar==1 :5。 这是在calculatehaar.m 文件中定义的。 integerImg.m 函数计算随着 harr 特征的尺寸变化所取点的积分值。 haar 维度根据命令行 haarX = dimX:dimX:window-pixelX 和 haarY = dimY:dimY:window-pixelY 在窗口大小 pixelX = 2:window-dimX 和 pixelY = 2:window-dimY 中更改。 图像权重通过除以 1/(facesize+nonfacesize) 进行归一化，其中人脸大小是人脸图像的数量，非人脸是非人脸图像的数量。 图像权重在 adaboost 函数中根据误报和漏报进行更新。 Adaboost 根据它生成的 harrVal 为所有正确的捕获分配一个捕获值 1。 分类器权重也会根据错误进行更新，新的图像权重会传递给主脚本。 获得的弱分类器为 221

Real-Time Cloud Simulation Using Lennard-Jones Approximation

[垃圾收集].(Garbage.Collection).(美)Richard.Jones&Rafael.Lins.扫描版

Jaime Jones新一代大神在Photoshop中常用的笔刷

使用 Viola-Jones 算法进行检测。 要保存裁剪的图片，您需要更改文件夹位置。

垃圾回收算法的经典之作。 本书围绕着动态内存自动回收的话题，介绍了垃圾收集机制，详细分析了各种算法和相关技术。 　　 本书共12章。第1章首先介绍计算机存储器管理的演化和自动内存回收的需求，并引入了本书所使用的术语和记法。第2章介绍了3种“经典”的垃圾收集技术：引用计数（reference counting）、标记－清扫（mark-sweep）和节点复制（copying）。 随后的4章更详细地讨论了上述这些垃圾收集方式和标记－缩并（mark-compact）收集。第7章和第8章分别介绍了在现代垃圾收集实现中具有重要地位的分代式（generational）垃圾收集和渐进式（incremental）垃圾收集。第9章和第10章扩展了垃圾收集的领域，讨论了如何让垃圾收集能够在无法得到来自语言编译器的支持的环境（分别是C和C++）中运行。第11章讨论了一个相对较新的研究领域 -- 垃圾收集和硬件数据cache的相互作用。第12章简要地考察了用于分布式系统的垃圾收集。 　　 本书适合对动态内存管理感兴趣的读者阅读，可供专业的研究人员参考。