这是如何在 MATLAB:registered: 中向绘图添加文本的示例。 阅读 MATLAB 文档中的“文本”函数。 有关更多示例，请转到 MATLAB 绘图库 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html

图像训练和识别时样本库数量太少通过添加各种变换增加图片库数量的小程序 vs2015 mfc opencv3.3.0 对图像做以下处理 随机选取处理程度生成样本或者干扰图像 平移 旋转 翻转 缩小 模糊0 噪声 扭曲 手动绘制干扰 偏色 压缩 亮度

C#（winfom）开发的绘图工具。画图板。 里面包括常用的图形（圆，矩形，多边形……）还可以插入文字，序列化保存对象等。

C#编写的绘图板，可以实现简单的类似windows的绘图板功能

Linux 0.11 内核（VC6.0版） 在VC++6.0下面建立了Linux0.11内核的工程，并带有中文注释，学习内核的好东东。 附带： ml编译选项 PC IO端口地址分配 VC编译选项 vlink链接选项 微机中断的资料

C语言经典编程900例源码集，涉及了基础知识和高级编程，代码中有英文注释，个人觉得，这是学习C语言编程非常不错的范例素材。

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解决api-ms-win-crt-private-l1-1-0.dll 丢失的问题。cmd命令行启动ADB，如果报错api-ms-win-crt-private-l1-1-0.dll 丢失，那么恭喜你，可以下载对应的补丁，安装即可，总之保证ADB命令行可正确运行。

MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中，我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法（每个示例仅由两个功能来描述），以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后，我们将转到一个更现实的数据集（每个示例均由11个功能描述）。 但是，该算法也可以应用于您自己的数据集！ 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施，您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是，此数据集是任意的，该算法也可以应用于您的数据集！ 在我们的第一个示例中，这些功能测量每个服务器响应的吞吐量（mb / s）和等待时间（ms）。 提供了一个示例数据集，其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此，我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中

基于倍福的twincat软件和vc的数据交换 例子