【项目资源】：图像处理。包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

为了识别两路频谱混叠语音信号，多采用盲信号分离的方法。但是该方法在工程实践中实现较困难。因此给出了一种利用盲源信号分离的原理及特点的实现方法，具体说明了用FastICA算法在ADSP_BF533平台上实现盲源信号分离时的具体流程。该设计方案所需时间短，效率高，而且占用内存较少。

基于S7-200PLC的坐标式-机械手控制系统设计.doc

基于单片机的步进电机控制-带源程序电路图和pcb以及元器件清单

基于Matlab图像处理GUI源代码，支持JPG\PNG等格式的图像处理，RGB值调整，图像旋转、滤波、边缘提取等，Matlab源代码可修改

网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

以河南省三门峡市峡县为研究对象，进行地质灾害易发性评价。基于地形、地质和遥感影像等多源数据，首先提取了12个滑坡易发性评价因子，并对这些因子进行主成分分析，从而选取了无显著相关的影响地质灾害发生的 11 个评价因子（断层、岩性、高程、坡度、坡向、曲率、水系、降雨、道路开挖、TWI及土地利用类型）作为评价指标，依据各指标条件下历史地质灾害发生的频数直方图变化，并结合因子在地质学上的影响进行分级。

小程序是一个易上手的东西， 对于新手来说，多看官方文档，可以初步做出比较完整的小程序，正是因为简单上手，功能实现简单，小程序是越来越火，商业价值也越来越大。 微信小程序开发和传统的H5开发还是有些不同的， 容易踩坑。 小程序是基于MVVM的的框架，合理利用数据绑定实现界面的更新是很关键的 开发时不要一股脑的写写写，多看看文档，你会发现你不小心原生写了个组件。。 进入开发平台，注册项目信息->在编辑器中上传版本->在开发版本中选择提交审核->审核通过->项目上线 轮播有几种形式， 比如常见的横向海报图片展示， 还有横纵向商品列表展示，头条信息框轮换 siwper组件很好的实现了横向海报图片展示，比如 头条信息框转换采用上下轮换， 使用scroll-view嵌套 1. 微信小程序的组件，API很强大，需要不断的探索，不断的学习，多看文档 2. 善于利用有效资源， 比如iconfont esay-moc weui等 3. 切页面要细心，善于利用弹性布局等布局方法，小程序的rpx确实很好用 4. 不要一股脑的写代码， 当函数具有复用性，应该抽象出来，封装好，这样代码才易于维护，易读

基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。