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基本GIS系统开发
- 一个最基本的GIS，需要包含如下的组成部分：管理空间坐标数据的矢量图形系统，管理属性数据的数据库管理系统，以及实现矢量图形系统与数据库管理系统双向连接的连接系统以及空间分析功能等。 矢量图形系统是GIS的重要部分，也是开发GIS系统时的重点所在。一个基本的矢量图形系统一般需要如下的功能： 1．相对完善的图形元素，应具备处理点，线，面，网络等图形元素的能力，这类图形系统在很大程度上能够满足普通的管理型GIS的矢量图形系统的要求。提功矢量显示图形的功能在很大程度上能够改善矢量图形界面的
PlateReco
- 用于汽车牌照的定位与识别，本系统数据库平台采用windows2000,加上MS SQL Server2000,应用程序平台完全采用VC++开发，运用了动态链接库技术，数据库技术，图象处理技术和网络通信技术。 本系统的实现步骤: 1.收费单元. 2.牌照识别单元,流程如下:车辆图象采集，牌照区域提取，牌照字符切分，牌照字符识别。 3.数据通信单元.
VisualC++Examples
- Visual C++精彩实例详解,本书通过50个综合性问题，介绍了VisualC++的开发技巧和方法，内容涵盖了VisualC++编程中的数据库、网络、多媒体、图像处理、优化算法、系统编程、界面美化、OpenGL三维虚拟现实、汇编语言混合编程、DirectX编程、复合文档等许多热门领域。
spacedatadesign
- arcgis中的空间数据库设计，对空间网络分析很有用的
TyGant
- 自己编的甘特图程序，能够根据后台数据库工作计划结构自动绘制出网络图、甘特图-Own Gantt Chart procedures, be able to work plan in accordance with the background database structure automatically drawn network diagram, Gantt Chart
JPGimage
- 该方法快速有效,实现了JPG图像文件的数 据库存储、显示、打印。数据库检索照片的速度大 大快于文件系统 在网络运行的应用系统中大大减 轻了网络负载,提高了速度 也大大节省了数据库 存储容量。 -This method is fast and effective to achieve a JPG image file database storage, display and printing. Database search photos much faster than t
EditShp
- 从数据库中读取经纬度数据，然后修改Shape文件，在图层中添加点Feature数据，适合需要绕过ESRI产品，直接修改Shape文件的场合。代码是自己写的，不是网络拷贝。-Read latitude and longitude data from the database, and then modify the Shape file, add the points in the Feature data layer, for to go to ESRI products, Shape file
WebGIS
- 数据库连接在WebGIS开发中的应用颇为频繁．而由于多用户并发操作以及网络软硬件条件等方面的影响，连接的速度往往不尽如人意。文中利用JDBC技术．在WebGIS中设计并实现了基于Oracle数据库和Java AppJet／ServJet网络模式的数据库连接池，从而大大提高了数据库连接的效率，同时还可以通过连接池自身的管理机制来监视数据库连接的数量和使用情况。-Database connection in WebGIS application development rather frequen
flashas3youhua
- 来自Adobe官方的Flash动画优化指南教程，包括以下的内容： • 如何节省内存 • 如何最大程度减小 CPU 使用量 • 如何提高 Actionscr ipt 3.0 性能 • 加快呈现速度 • 优化网络交互 • 使用音频和视频 • 优化 SQL 数据库性能 • 基准测试和部署应用程序-Adobe Flash animations from the
DAM_3D
- 利用网络、三维地理信息系统、数据库、虚拟仿真以及Open GL 等技术,结合水利工程及大坝安全监控专业知识,以水库大坝枢纽工程为对象,开发了水库大坝安全信息三维可视化系统。-Use of the network, three-dimensional geographical information system, database, virtual simulation, and Open GL and other technologies, combined with hydraulic en
FACE-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从http://www.mathworks.com/matlabce
network-dynamically-curve
- 本代码是在VC下实现基于网络的动态曲线数据库-This code is in the VC network-based dynamic curve database
freephoto
- JAVA实现的一个网络相册，使用数据库JSP，SERVLET编写，可以登录，上传保存修改照片-JAVA realization of a web album using the database JSP SERVLET to write, you can log, upload save modify photos
GDIDrawFlow
- C# GDI+ 开发的类Viso流程图用户控件， 流程图文件保存XML文件，可浏览修改保存截图……功能相当强大，可以编译使用，但与我需要的东西还有点差距，我想基于数据库设计，研究中，有兴趣的朋友可以交流 源码来自网络，在此分享，如有侵权请告知-C# GDI+ development class Viso flowchart user control flowchart file to save the XML file can browse to modify save screensh
CNNWB_05-27-2012
- 这个是我找到的卷积神经网络在minist库上数字识别最好的结果，准确率99.5 ，比C++版本的更好。程序可以直接编译运行，但是因为要下载两个数据库可能非常慢，需要你修改一下代码跳过去。如果你对cnn很感兴趣，可以找我Q:3617 28654-This is what I found convolutional neural network minist library Digital Identification best results, the accuracy was 99.5 , be
Release
- 闲时无聊，搭了一个基于深度神经网络的手写数字识别系统。该系统在手写数字数据库mnist测试达到了99.22 的准确率。整个系统基于C++开发，可以很方便的移植到其他平台。 其中手写数字数据库mnist（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。它是由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建立的一个手写数字数据库。同时它是nist数据库的一个子集。
renlianshibie
- 构造人脸数据库，利用粗糙集进行属性约减，最后利用神经网络就行分类-Construct face , using rough sets attribute reduction , and finally the use of neural network to classify
caffe-master
- 卷积神经网络的一种开源代码，可以对图像数据库自动提取特征-one open source code of CNN which can extract features other image dataset.
samcopy
- 无疑我们中的很多人都会遇到需要读写被其它进程占用的文件的情况，比如说在编写backup程序或是trojan的时候。能从系统中抽出SAM文件，或是读取其它某些用标准方法无法成功访问的文件显然是件不错的事情。比如说当用标志dwShareMode = 0打开文件时，其它进程就不能对它进行访问了。一个很好的例子就是网络寻呼机程序Miranda。这个程序在自己工作的时候不允许别人打开自己的数据库。假设我们需要写一个这样的木马，它在感染机器后从数据库中窃走密码，然后删除自身，这个时候就需要解决这个问题。-N
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- 车牌自动识别系统也是智能交通系统的重要组成部分。它能将输入的汽车图像通过车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等一系列步骤，输出为几个字节大小的车牌字符串，无论在存储空间占用上还是在于管理数据库相连等方面都有着无可比拟的优越性。在大型停车场、高速公路、交通部门的违章检测以及桥梁的收费站管理等场合，都有着广泛的应用前景。车牌识别系统的成功开发将大大加速智能交通系统的发展进程。(The license plate recognition system is also an important part