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Otsucoding
- Otsu-最大类间方差Matlab代码 最大类间方差法原理：最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2 部分。背景和目标之间的类间方差 ％ 大,说明构成图像的2 部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2 部 ％ 分差别变小。-Otsu - Otsu Matlab code Otsu Principle : Otsu law by Japanese scho
book
- 这是一个免费小说网的书库小偷,全部代码由作者记事本手工编写完成 和网上其它书库小偷比较,本程序的特点是体积小,文件少，代码简洁. 采用XHTML标准代码编写,目标站数据多,更新快.对于想建书站却没有 时间或不想更新的朋友来说,此小偷程序是你的最佳选择.-This is a free novel network stacks thieves, all the code manually prepared by the author Notepad other stacks
zuidashangfenge
- 该程序是用matlab编写的，使用最大熵方法对红外小目标进行阈值分割，取得了良好的效果。-The program is written using matlab, using the maximum entropy method of infrared small target threshold segmentation, and achieved good results.
uCOS-II
- u C / O S 是一种公开源代码、结构小巧、具有可剥夺实时内核的实时操作系统，商业应用需要付费。 μC/OS-II 的前身是μC/OS，最早出自于1992 年美国嵌入式系统专家Jean J.Labrosse 在《嵌入式系统编程》杂志的5 月和6 月刊上刊登的文章连载，并把μC/OS 的源码发布在该杂志的B B S 上。 用户只要有标准的ANSI 的C交叉编译器，有汇编器、连接器等软件工具，就可以将μC/OS-II嵌人到开发的产品中。μC/OS-II 具有执行效率高、占用空间小、实时性
PHR_multiplier_method
- 《最优化理论与方法》书籍中的乘子法的源程序，该书中的很多案例都用此方法试验过，本代码是一个小案例，将目标函数和约束函数按自己的需求换掉就能进行所期望的运算-" Optimization Theory and Methods" books multiplier method of the source, the book' s many cases are tested using this method, the code is a small case, the obj
syrcu
- 多目标跟踪的粒子滤波器，最小均方误差（MMSE）的算法，仿真效果非常好。- Multi-target tracking particle filter, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Simulation of the effect is very good.
禁忌算法求解tsp
- 利用禁忌搜索算法求解经典TSP问题。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。(Tabu search algorithm for solving classical TSP problems)
GAforVRP
- VRP指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的(VRP refers to a certain number of customers, each with different amount of demand for goods distribution center to provide goods to customers
main
- 采用多目标粒子群算法求解多目标背包问题 问题：假设存在五类物品，每类物品又包含四种具体物品，要求从五类物品中分别选择一种放入背包，使得背包总价值最大，总体积最小，总质量不超过92kg(The problem is solved by multi objective particle swarm optimization algorithm, multi-objective knapsack problem: suppose there are five categories of goods,
RSSTDeep_Code(1)
- 通过基于一组目标模板找到具有最小重建误差的最佳候选区域，将稀疏表示应用于视觉跟踪。(Sparse representations have been applied to visual tracking by finding the best candidate region with minimal reconstruction error based on a set of target templates.)