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GCM应用下的ghash核
- GCM应用下的ghash硬件实现的源代码，方法是多项式法，时钟可达到280Mhz，用verilog编写.
kernel-density-estimation.rar
- 一种核密度估计，或者称作带宽选择的方法，可以估计二维尺度参数，至于多维以上的估计方法尚在开发，多维情况下个人经验好的方法是多次实验取较好值,kernel density estimation, bandwidth selection, two-dimensional scale parameter can be estimated ,for the multi-dimensional approaches are still under development, multi-dimensiona
Kernel_Methods_for_Pattern_Ana
- 该文档包含了描述核方法的经典书籍Kernel+Methods+for+Pattern+Analysis以及附带书中的源码，非常适合学习核方法的研究者，希望大家喜欢～,this document include the classic book Kernel+Methods+for+Pattern+Analysis which describs the kernel trick in detail, and with the souce code in it, hope you will like
parzen.rar
- 用parzen窗方法，估计概率密度，采用高期核函数。。。。,With parzen window means of estimating the probability density function using high nucleus. . . .
KDE
- 本文介绍了一种基于核函数的参数估计方法，对于初学者来讲很有帮助-kernel based estimation
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- 自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
SVMANDKERNELT
- 经典的SVM与核方法的,对研究SVM有帮助很好的说明SVM和核方法的PPT -Classical and nuclear methods of SVM, SVM for research that will help a very good method of SVM and nuclear PPT
multi-corePPT
- 浙江大学多核程序设计课程PPT,2007年6月12日。介绍了多核程序设计的方法，是学习OPEN-MP不错的入门参考资料。-Zhejiang University, multi-core programming courses PPT, 2007 years 6 12. Introduced the method of multi-core programming is a good learning OPEN-MP reference entry.
CheckMultiprocessor
- vc6.0 程序 展示了如何用WMI的方法获取CUP的使用率 重点在于获取多个CPU或者多核不同的使用率,在现在CPU多核时代这点很重要-Ever since I saw Performance application on Windows 2000, I wondered if there is a way/Windows API to programmatically determine CPU usage for each of the individual CPUs in a
learning_kernel_nonlinear
- 核方法用于解决非线性空间分类问题，这里面介绍的很详细-Methods to solve non-linear space for classification problems, there is described in great detail
kernel-ica1_2
- 核独立分量分析，一种基于核函数的独立分量分析方法-Kernel Independent Component Analysis, a Kernel-based Independent Component Analysis! !
multiprocessor
- 提高多核处理器线程执行效率的技术.随着多核技术在新一代高性能微处理器中的普遍应用，微处理器设计已进入多核时代。本 文着重从实现技术的角度，介绍了一些提高多核处理器线程执行效率，及消除多核处理器各种延迟的技术和产品，为切实提高多核处理器的执行效率和处理性能，提供了有效的技术途径和可供借鉴的设计方法。-this is a simple introduction about multi processror programing
MultiCore-Programming
- Intel出版的多核编程，介绍通过软件的多线程方式来提高性能的方法。分为介绍多核变成，线程的综述，并行的基本概念，线程以及并行编程的结构，线程的API，OpenMP技术，并行编程的常规问题，多线程debug方法，Intel多核处理器的线程及其开发工具等。-Intel multi-core programming, published to introduce the way through the software to improve performance of multi-threaded
MC8051
- 摘要:分析了与标准8051 MCU 兼容的MC8051 IP 核结构原理与设计层次，详细论述了MC8051 IP 核的FPGA 实现与 应用方法。通过试验验证，其性能比标准8051 MCU 高，方便与系统其他模块的集成。在各种嵌入式系统和片上系统 中使用该IP 核具有重要意义。 关键词: 单片机； MC8051； IP 核； FPGA； VHDL-Abstract: This paper is compatible with standard 8051 MCU MC8051 IP c
KM-for-PhD-Kernel-Methods
- 该文档包含了描述核方法的PPT,非常有价值-Kernel Methods
kernelbasedmoothing
- 基于核函数回归方法的图像去噪，图像平滑。对于图像领域的研究者有很大作用-Kernel regression method based on image denoising, image smoothing. Researchers in the field for the image plays a significant role
Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf
- 模式识别：核方法，英文版。模式识别类经典外文书籍。PR,ML类必看大作。PDF矢量版。-Kernel Methods for Pattern Analysis
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- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
plj
- 本设计采用基于FPGA等精度频率设计原理和MCU8051软核做微处理器。采用VHDL语言，成功的编写出了设计程序，并在Qutus II软件环境中，对编写的VHDL程序进行了仿真，得到了很好的效果。最，给出了较详细的设计方法和完整的程序设计以及调试结果。-This design uses FPGA-based design principles and other precision frequency MCU8051 do soft-core microprocessor. Using VHDL
Kernel-PCA
- 基于核方法的主成分分析matlab源代码，比较经典，推荐学习。-Method based on kernel principal component analysis matlab source code, more classic, recommended learning.