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Java编写的2048小游戏。很简单，界面美观大方，有颜色的转换（ps: 使用的IDE: Intellij IDEA）

小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

解决MySQL新版本解压方式安装问题，安装常见问题详解。

东南大学何洁月老师讲座ppt

超级详细通俗易懂-SSM框架讲义（完整版） 我共享中还有SSH框架讲义

前不久在无人机检测跟踪的项目中用到了多目标跟踪算法（该项目后续会发贴介绍），其中需要涉及多个目标在两帧之间的匹配问题，最初使用的是最简单的距离最小化原则进行帧间多目标的匹配。后来通过实习和查阅论文等渠道了解到了多目标跟踪领域经典的Sort和DeepSort算法，其中都使用到了匈牙利算法解决匹配问题，因此开此贴记录一下算法的学习过程。 指派问题概述 首先，对匈牙利算法解决的问题进行概述：实际中，会遇到这样的问题，有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的1项，每个人完成任务的时间不一样。于是就有一个问题，如何分配任务使得花费时间最少。 通俗来讲，就是n*n矩阵中，选取n个元素，每行每列各有1个元

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