1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1; 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp)'*z)))-(mean(1-(tanh((temp))'*z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,p)/norm(W(:,p)); 8、若W不收敛，返回第5步 9、令p=p+1，若p小于等于m,返回第4步 剩下的应该都能看懂了 基本就是基于负熵最大的快速独立分量分析算法

FastReport Vcl 5.3.13 支持二维码，本人正在使用的控件，有详细的安装说明。

该脚本基于 Hansen (1985) 论文实现了快速 Hankel 变换。 该算法首先对信号应用 Abel 变换，然后应用 FFT。 对于实数输入信号，输出也是实数。 它对于模拟光传播和其他应用非常有用。

计算电磁学中的优秀书籍，详细介绍了各种快速算法

一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD。传统的目标检测算法、候选区域/窗 + 深度学习分类

Shadows are very important aspects in 3D space. However, shadow rendering is GPU intensive process. Fast Shadow Receiver makes shadow rendering much faster by minimizing the area where shadows are drawn. This is the real solution to the shadow performance problem on low-end mobile devices. - Lightmaps and Shadowmasks are available in Projector materials (example: Blob Shadow Projector with mixed lighting) (Version 1.5.0)

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前两年IOS应用源码-主要是用于毕业设计学习的。

fast fw153r v1无线路由器，用编程器复制出来的固件。