colmap注释详解1111

课题为基于模板匹配的语音播报汽车牌照识别，流程为：读取车牌，灰度处理，边缘检测，形态学处理，投影法车牌定位，车牌灰度化，连通域法字符切割，模板匹配字符识别。整个设计含有一个GUI可视化界面。传统的课题基本都是直接对着矩形车牌进行识别，毫无新意，设计很难通过。因此建议增加新的元素。如：增加语音播报，增加判别识别率，库内外预警，停车费收费信息，多车牌计数识别等等。该课题增加元素为语音播报功能，可以录制属于自己的声音。

遗传算法传统OX代码

研究生《数值计算》课程设计python源码

完善的机器学习：笔记，练习和Jupyter笔记本 在下面，您将找到补充第二版《机器学习精炼》（剑桥大学出版社出版）的一系列资源。 目录 小部件样本和我们的教学法 我们相信，只有对以下三个问题中的每一个回答都是肯定的，才能精通某种机器学习概念/主题。 Intuition你能用一个简单的图景描述这个想法吗？ Mathematical derivation您可以用数学符号表达直觉并推导基础模型/成本函数吗？ Implementation您可以在不使用高级库的情况下使用Python这样的编程语言对派生代码进行编码吗？ Intuition comes first. 直观的飞跃先于知识的飞跃，因此，我们在书中包括了300多种彩色插图，这些彩色插图经过精心设计，可以直观地掌握技术概念。 这些插图中的许多是动画的快照，这些动画显示了某些算法的收敛性，某些模型从不完全拟合到过度拟合的演变等。可以使用动画（与静态图形相对）来最好地说明和理解此类概念。 您可以在此存储库中找到大量这样的动画-您也可以通过这些注释的原始Jupyter笔记本版本来修改自己。 这里只是几个例子： 交叉验证（回归）

只需1积分，童叟无欺，多行注释方便新手快速理解矩阵键盘相关代码

宽带接入技术

官方JM86编解码器，解码器部分源代码有详细注释，还有为解码器提供的测试文件：H264码流。

ANNOVAR是一个高效的注释工具，能够利用最新的数据来分析各种基因组中的遗传变异。由perl编写，支持包括VCF在内的多种输入和输出文件格式。 主要包含三种不同的注释方法：gene-based, region-based 和filter-based。基于基因的注释（Gene-based Annotation）揭示variant与已知基因直接的关系以及对其产生的功能性影响，基于区域的注释（Region-based Annotation）揭示variant 与不同基因组特定段的关系，例如：它是否落在转录因子结合区域等，基于筛选的注释（Filter-based Annotation）则分析变异位点是否位于指定的数据库中，比如dbSNP, 1000G，ESP 6500等数据库，计算SIFT/PolyPhen/LRT/MutationTaster/MutationAssessor等。

一个简单的用VC控制台实现对文件的读写，适用于C++初学者