操作系统FIFO,LRU,OPT算法Java实现

DES数据加密算法，网络安全中较为基础的算法之一，用于学习交流使用

C++求导

用C++简单实现韦尔奇鲍威尔的着色算法 用邻接矩阵法表示图的邻接关系，计算着色数

指纹识别算法 概括 该存储库提出了一种基于通用算法和用于过滤图像的工具的指纹识别链。 使用Python检索并验证结果。 先决条件 的Python 3.7 python opencv 如何使用它 安装要求 pip install --user --requirement requirements.txt 运行指纹检测。 Finegerprint_pipline.py将处理'./sample_inputs/'中的图像，结果将存储在'./output/'中 python finegerprint_pipline.py 数据集 可在此找到用于该项目的数据集 算法管道 指纹识别图像增强技术基于Gabor滤波处理，归一化，脊区域分割，形态学细化和指纹中脊局部定位的估计。 结果 下图显示了每个步骤的流水线结果 结尾（绿色）-分叉（蓝色）-增量（红色）-循环（橙色）-螺纹（粉红色） 参考 指纹识别手册，

线性规划模型在Lingo上运行，灵敏度分析解析

1．Z-buffer消隐算法及实现 2. OpenGL颜色模型及应用 3. Bezier曲面与双三次B样条曲面的绘制与实现，交互式Bezier曲线的输入绘制程序实现 4.OPEN GL光照模型及应用 5.分形算法及应用——Koch曲线 6.图形学真实感画球的试验 phong模型实现 7.人机交互的体验 8.复杂3维场景，地图漫游的绘制

在MFC中实现。扫描线的面消隐算法。 正方体，可沿x、y、z轴旋转。 程序简单易懂，条理明晰。

1. 用MATLAB实现的基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法，有图片实例，一键运行出结果 2. 包含理论资料，在本人博客也有介绍https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/121612652

在PyTorch上进行深度转移学习 这是用于深度迁移学习的PyTorch库。 我们将代码分为两个方面：单源无监督域自适应（SUDA）和多源无监督域自适应（MUDA）。 SUDA方法很多，但是我发现有一些深度学习的MUDA方法。 此外，具有深度学习的MUDA可能是领域适应性更广阔的方向。 在这里，我实现了一些深度传输方法，如下所示： UDA DDC：针对领域不变性的深度领域混淆最大化 DAN：通过深度适应网络学习可转让特性（ICML2015） Deep Coral：用于深域适应的Deep CORAL相关对齐（ECCV2016） Revgrad：通过反向传播进行无监督域自适应（ICML2015） MRAN：用于跨域图像分类的多表示自适应网络（Neural Network 2019） DSAN：用于图像分类的深度子域适配网络（神经网络和学习系统2020的IEEE交易） 慕达对齐特