二维遗传算法matlab代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是一个快速而全面的机器学习系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的方方面面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 核心算法是用Java实现的并且自成体系。 核心核心机器学习库。 Scala Scala中的高级操作员。 数学线性代数，统计分布，假设检验，随机数生成器，排序，特殊函数，各种核，距离和rbf函数。 数据解析器，用于arff，libsvm，定界文本，稀疏矩阵，微阵列基因表达数据。 图在邻接表和矩阵上的图算法。 插值一维和二维插值。 NLP自然语言处理。 基于Plot Swing的数据可视化库。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core</

咖啡二第三方依赖集合下载Caffe2_thirdparty

有三个版本（都是亲测可用的） 版本1：纯前端的识别二维码，原理就是相当于上传二维码图片然后捕捉识别二维码的内容。可以通过文件和拍照方式选择文件上传识别。 版本2：纯前端的动态识别二维码，来源于版本3梳理，所以需要授权和https访问。主要是发现很多时候喜欢调用摄像头进行扫码识别，所以特意把这个版本补充。（为此我还浪费积分下载了别人的资源，根本没法用。所以劳资最特么讨厌哪些上传不能用的资源骗分的人） 版本3：vue框架的动态识别二维码，直接动态识别出二维码的内容。因为是动态识别的所以需要授权和https访问。

quaggaJS-master 内涵demo，所有的js文件及配置文件

opencv函数实现二值图像边缘细化操作

由上机考试指南、操作题考点详解、上机考试题库、参考答案及解析四部分组成。其中上机考试指南详细讲解了考生从报名到领取证书的全部流程；操作题考点详解部分是对操作题考点的分析归纳；上机考试题库中的试题为从无纸化真考题库中组合而成的成套真题，20道选择题、1道字处理题、1道电子表格题与1道演示文稿题组成一套与正式考试一致的完整的无纸化试题；另外每套试题都有参考答案及详细解析。

利用ICP算法测试点云配准情况，并基于ICP算法，应用kd-tree与icp算法相结合的方式。对点云配对的指派问题进行更好的处理，从而得到更好的点云配准结果。本文采用的编程环境为MATLAB2022，文章末尾含ICP和icp与kd-tree相结合的核心代码即：放置的是函数文件，没有方式.m文件。 来源于大二期末大作业，做的一般，希望能够帮助到你。（通过latex生成的论文）

多数据点（X，Y）的线性拟合，直线拟合，满足最小二乘方法，数据拟合方法，线性拟合，给出子程序可以调用，有详细注释，程序易懂。

主要介绍了使用python写的opencv实时监测和解析二维码和条形码,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

主要是读取当前文件下的制定图片，然后可以灰度处理并手动保存，二值化可以任意调节并保存。使用的是VB6.0环境，上传的为源代码，大家可以借鉴参考一下。