LMSLMSDFTLMSDCT卡尔曼滤波AR谱分析和小波变换的程序-自己编的.rar 本学期结束，编了一些小程序，很是费劲，希望能对大家有所帮助，不解释。 在DFT和DCT中是采用的滑动DFT和滑动DCT。

前言 因为写好了测试xmind脑图后，然后再编写测试用例，实在是太麻烦了，所以我写了一点测试用例后，就网上百度了下，怎么直接把xmind脑图转换成excel测试用例，纯个人学习笔记 本文参考： https://www.jb51.net/article/197246.htm https://www.jb51.net/article/197249.htm 提示：以下是本篇文章正文内容，下面可供参考 一、确定好自己的xmind的用例格式 因为xmind的格式关系到编写代码的逻辑关系，所以需要先确定好自己的xmind的格式，本人学习时使用的格式如下： 二、xmindparser库的使用 1.下载

LMSLMSDFTLMSDCT卡尔曼滤波AR谱分析和小波变换的程序-报告.doc 本学期结束，编了一些小程序，很是费劲，希望能对大家有所帮助，不解释。 在DFT和DCT中是采用的滑动DFT和滑动DCT。

本篇文章主要介绍了Android 自定义通用的loadingview实现代码,具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

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主要介绍了Spring Boot 2.0 设置网站默认首页的实现代码,需要的朋友可以参考下

行人重识别的SCPNet实现代码

运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。目前比较好的背景建模算法有两种：1)文章（Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for  backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.）提出的高斯混合模型法。在此算法中，背景的每一个像素都被拟合到一个高斯混合模型。对于新的图片，只需要判断每个像素是否服从这个高斯混合模型就可以判断

麻将游戏算法深入解析及实现代码  这两天为了工具箱的完善，整理了这些年引擎开发的一些资料，无意中发现06年写的一个麻将算法，编译运行了一下，还是有点意思的，拿出来整理一下分享给大家。        麻将是一种大家最喜爱的娱乐活动之一，相信所有人都有接触过。我写的这版算法，是可以吃，碰，杠，还有把牌摸完没有人胡时的皇庄和包听。是用控制台方式来表现的，什么？控制台？        对，因为是算法的设计，所以用控制台来表现当然最简单了。       当然，在交互时要用文字输入会有少许不便，不过这种形式的游戏可是图形游戏的鼻祖哦~      好，废话不多说了，来说一下设计思路：      对于麻将的

1. 从字典创建Dataframe >>> import pandas as pd >>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']} >>> df = pd.DataFrame(dict1) >>> df col1 col2 0 1 a 1 2 b 2 5 c 3 7 d 2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典，再把字典转化为DataFrame） >>> lista = [1,2,5,7] >>> listb = ['a','b','c','d'] >>> df = pd.Data