A121649982的专栏

基于JAVA WEB 的论坛网站开发工程，非常全面，还有配套的视频讲解，非常实用。

第2章 控件应用 75 2.1 按钮控件典型实例 76 实例049 AVI动画按钮 76 实例050 GIF动画按钮 78 实例051 图文按钮 80 实例052 不规则按钮 82 实例053 热点按钮 84 2.2 编辑框控件典型实例 86 实例054 为编辑框设置新的系统菜单 87 实例055 为编辑框控件添加列表选择框 88 实例056 多彩边框的编辑框 90 实例057 改变编辑框文本颜色 91 实例058 不同文本颜色的编辑框 92 实例059 位图背景编辑框 93 2.3 静态文本控件典型实例 94 实例060 电子计时器 94 实例061 使用静态文本控件设计群组框 96 实例062 制作超链接控件 97 2.4 列表框控件典型实例 99 实例063 利用列表框控件实现标签式数据选择 99 实例064 具有水平滚动条的列表框控件 100 实例065 列表项的提示条 101 实例066 位图背景列表框控件 104 2.5 组合框控件典型实例 105 实例067 将数据表中的字段添加到组合框控件 106 实例068 带查询功能的组合框控件 107 实例069 自动调整组合框的宽度 108 实例070 颜色组合框 109 实例071 多列显示的组合框 111 实例072 带图标的组合框 113 实例073 显示系统盘符组合框 114 2.6 列表视图控件典型实例 115 实例074 Windows资源管理器 115 实例075 利用列表视图控件浏览数据 118 实例076 利用列表视图控件制作导航界面 120 实例077 在列表视图中拖动视图项 121 实例078 具有排序功能的列表视图控件 123 实例079 具有文本录入功能的列表视图控件 126 实例080 使用列表视图设计登录界面 128 2.7 树视图控件典型实例 129 实例081 多级数据库树状结构数据显示 129 实例082 节点拖动功能的树控件 131 实例083 带复选功能的树状结构 134 实例084 三态效果树控件 135 实例085 修改树控件节点连线颜色 137 实例086 位图背景树控件 138 实例087 显示磁盘目录 140 实例088 树型提示框 141 2.8 RichEdit控件典型实例 143 实例089 利用RichEdit显示Word文档 143 实例090 利用RichEdit控件实现文字定位与标识 144 实例091 利用RichEdit控件显示图文数据 146 实例092 在RichEdit中显示不同字体和颜色的文本 148 实例093 在RichEdit中显示GIF动画 149 2.9 滚动条控件典型实例 157 实例094 自定义滚动条控件 157 2.10 进度条控件典型实例 162 实例095 进度条百分比显示 162 实例096 渐变颜色的进度条 164 2.11 工具提示控件典型实例 165 实例097 应用工具提示控件 165 2.12 滑块控件典型实例 167 实例098 使用滑块控件设置颜色值 167 实例099 绘制滑块控件 168 2.13 标签控件典型实例 170 实例100 应用标签控件 170 实例101 自定义标签控件 172 2.14 控件数组典型实例 175 实例102 向窗体中动态添加控件 175 实例103 公交线路模拟 177

基于VC的数码电子时针，能够准确获得时间，外观精美，可以嵌入到自己的程序中

基于JSP的新闻发布系统，非常完整，非常实用，也可用于二次开发的参考

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kalman跟踪行人,再视频场景中检测到行人的存在，并用红色矩形框对行人进行跟踪

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第6章 工资管理系统 第7章 指纹考勤管理系统 第8章 合同管理系统 第9章 客户资源管理系统 第10章 资产设备管理系统 工程案例代码

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MATLAB编写的代码，可以进行语音识别，包括VQ,HMM,DWT

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使用INI文件保存程序的信息,这是一个非常实用的小例子，可以用来写入INI读取INI。

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第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤 2.7 Fisher线性判别 2.8 解决多类问题决策树 2.8.1 决策树的基本概念 2.8.2 决策树设计的基本考虑 第3章 常用的模型和算法介绍 3.1 人工神经网络的发展简史 3.2 人工神经元 3.2.1 神经元模型 3.2.2 几种常用的作用函数 3.3 人工神经网络构成 3.3.1 基本模型 3.3.2 前向网络 3.4 人工神经网络的学习规则 3.4.1 Hebb学习规则 3.4.2 δ学习规则 3.5 BP网络 3.5.1 BP网络模型 3.5.2 输入输出关系 3.5.3 网络学习训练 3.5.4 BP网络的设计问题 3.5.5 BP网络的限制与不足 3.5.6 BP算法的改进 3.6 BP算法的C语言实现及使用方法 3.7 用BP网络解决异或问题 3.8 标量量化 3.8.1 基本概念 3.8.2 均匀量化 3.8.3 非均匀量化 3.9 矢量量化 3.9.1 基本原理 3.9.2 失真测度 3.9.3 设计码本 3.10 矢量量化算法的C语言实现 3.11 HMM基本思想 3.11.1 Markov链 3.11.2 HMM的概念 3.12 HMM基本算法 3.12.1 前向后向算法 3.12.2 Viterbi算法 3.12.3 Baum-Welch算法 3.13 基本HMM模型的C语言实现 3.13.1 数据结构和函数定义 3.13.2 一些基本工具 3.13.3 HMM结构的操作函数 3.13.4 前向后向算法 3.13.5 Viterbi算法 3.13.6 Baum-Welch算法 3.13.7 随机数生成函数 3.13.8 序列操作函数 第4章 常用搜索算法 4.1 状态空间法 4.1.1 状态（State） 4.1.2 问题的状态空间（State Space） 4.2 盲目搜索算法 4.2.1 宽度优先搜索 4.2.2 深度优先搜索 4.3 启发式搜索算法 4.3.1 搜索深度、启发函数和评价函数 4.3.2 A算法和A*算法 4.4 A*算法类的实现 4.5 数码游戏（Eight-Puzzle）简介 4.6 关于8数码游戏解的存在性讨论 4.6.1 问题的表达 4.6.2 问题的转化与证明 4.7 算法设计 4.8 程序实现 4.8.1 程序创建步骤 4.8.2 数据结构和函数定义 4.8.3 各种算法的实现 4.8.4 可视化的实现 4.9 黑白棋简介 4.9.1 黑白棋规则 4.9.2 黑白棋基本战术 4.10 算法设计 4.10.1 博弈算法基础 4.10.2 Alpha-Beta剪枝 4.10.3 估值函数 4.10.4 开局及终局 4.11 程序实现 4.11.1 程序创建步骤 4.11.2 程序代码 第5章 联机字符识别 5.1 汉字识别的历史和现状 5.2 联机字符识别原理框图 5.2.1 统计决策方法 5.2.2 句法结构方法 5.3 基于笔画及笔画特征二级分类的联机汉字识别 5.3.1 笔画的分类 5.3.2 笔画识别前的噪声处理 5.3.3 笔画方向码合并处理及笔画识别 5.3.4 笔画间特征量的定义及识别 5.3.5 整字匹配的距离准则 5.4 基于活动模板引导的子结构的识别 5.4.1 系统模型 5.4.2 活动模板子结构的构造 5.4.3 子结构引导的结构匹配 5.5 实例之联机手写数字识别 5.5.1 难点及特征的选取 5.5.2 相应的预处理及模板的建立 5.5.3 程序的实现 5.6 实例之联机手写数字、英文字符及汉字识别 第6章 脱机字符识别 6.1 印刷体汉字的识别 6.1.1 印刷体汉字的基本知识 6.1.2 汉字的行切割和字切割 6.1.3 文字的归一化 6.1.4 基于统计量的特征 6.2 基于置信度分析和多信息融合的手写数字识别方法 6.2.1 多种特征和多种分类器 6.2.2 集成方法 6.2.3 预处理 6.3 其他手写数字识别方法简介 6.3.1 基于支持向量机（SVM）的方法 6.3.2 伪二阶隐马尔可夫模型应用于手写数字识别 6.3.3 基于骨架特征顺序编码的识别方法 6.4 手写数字识别实例之模板匹配法 6.4.1 位图的读写 6.4.2 细化算法 6.4.3 特征提取与识别 6.4.4 程序实现 6.5 手写数字识别实例之Fisher线性判别 6.5.1 USPS数据库 6.5.2 Fisher判别程序 6.6 数字识别实例之神经网络法 第7章 在线签名鉴定 7.1 时间弯折算法 7.1.1 时间弯折的概念 7.1.2 时间弯折的限制 7.1.3 时间弯折的DP方法 7.1.4 DTW方法的扩充和变形 7.1.5 模板的建立 7.1.6 算法的实现 7.2 签名分段算法 7.3 自回归分析 7.4 联机签名可以利用的特征 7.5 基于特征函数法的联机签名鉴定 7.5.1 系统框图 7.5.2 预处理 7.5.3 特征提取 7.5.4 特征匹配 7.6 在线签名鉴定系统实例 7.6.1 签名数据的输入 7.6.2 一些结构的定义 7.6.3 方向分布的计算 7.6.4 文件数据的读取 7.6.5 预处理函数 7.6.6 识别算法 7.6.7 保存和打开模板 第8章 离线签名鉴定 8.1 离线签名鉴定的方法 8.1.1 距离匹配变换 8.1.2 形状特征 8.1.3 纹理特征 8.2 伪动态特征 8.3 总结 第9章 人脸的检测与定位 9.1 人脸检测方法综述 9.1.1 基于知识的自顶向下的方法 9.1.2 基于人脸特征的自底向上的方法 9.1.3 模板匹配的方法 9.1.4 基于人脸外观的方法 9.2 基于肤色的人脸检测算法 9.2.1 色彩空间与色彩空间的聚类 9.2.2 肤色模型 9.2.3 人脸区域分割 9.2.4 肤色模型在人脸检测的后期验证中的应用 9.3 人脸特征的检测 9.3.1 候选特征的提取 9.3.2 双眼和嘴巴的定位 9.3.3 双眼和嘴巴的轮廓提取 9.4 人脸检测与定位实例 9.4.1 人脸区域的检测 9.4.2 眼睛的标定 9.4.3 鼻子的确定 9.4.4 嘴的确定 9.4.5 主程序的其他一些代码 第10章 车牌识别技术 10.1 系统简介 10.1.1 车牌定位技术综述 10.1.2 车牌字符识别技术综述 10.2 车牌图像定位与分割算法 10.2.1 车牌图像的特点及识别难点 10.2.2 边缘提取算法 10.2.3 Hough变换提取直线 10.2.4 车牌检测的要点 10.2.5 算法流程 10.3 车牌字符的识别 10.3.1 二值化 10.3.2 倾斜度的校正 10.3.3 大小归一化 10.3.4 匹配识别字符 第11章 印章识别 11.1 伪印章的制作及人工防伪技术 11.1.1 常用伪造印章的方法及其特征 11.1.2 真假印章印文的检验 11.2 自动印章识别系统的设计 11.2.1 预处理 11.2.2 特征的提取 11.3 算法实现 第12章 图像的纹理分析方法 12.1 纹理分析概念 12.2 空间灰度层共现矩阵 12.3 纹理能量测量 12.4 纹理的结构分析方法和纹理梯度 12.4.1 纹理的结构分析方法 12.4.2 纹理梯度 12.5 遥感图像的纹理分析 12.5.1 云类的自动识别 12.5.2 台风的自动识别 12.6 细胞图像的彩色纹理分析 12.6.1 纹理的彩色分布特征描述 12.6.2 纹理彩色特征 12.6.3 细胞图像处理 12.7 Visual C++应用实例 12.7.1 灰度共现矩阵类 12.7.2 几个响应函数

目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤 2.7 Fisher线性判别 2.8 解决多类问题决策树 2.8.1 决策树的基本概念 2.8.2 决策树设计的基本考虑 第3章 常用的模型和算法介绍 3.1 人工神经网络的发展简史 3.2 人工神经元 3.2.1 神经元模型 3.2.2 几种常用的作用函数 3.3 人工神经网络构成 3.3.1 基本模型 3.3.2 前向网络 3.4 人工神经网络的学习规则 3.4.1 Hebb学习规则 3.4.2 δ学习规则 3.5 BP网络 3.5.1 BP网络模型 3.5.2 输入输出关系 3.5.3 网络学习训练 3.5.4 BP网络的设计问题 3.5.5 BP网络的限制与不足 3.5.6 BP算法的改进 3.6 BP算法的C语言实现及使用方法 3.7 用BP网络解决异或问题 3.8 标量量化 3.8.1 基本概念 3.8.2 均匀量化 3.8.3 非均匀量化 3.9 矢量量化 3.9.1 基本原理 3.9.2 失真测度 3.9.3 设计码本 3.10 矢量量化算法的C语言实现 3.11 HMM基本思想 3.11.1 Markov链 3.11.2 HMM的概念 3.12 HMM基本算法 3.12.1 前向后向算法 3.12.2 Viterbi算法 3.12.3 Baum-Welch算法 3.13 基本HMM模型的C语言实现 3.13.1 数据结构和函数定义 3.13.2 一些基本工具 3.13.3 HMM结构的操作函数 3.13.4 前向后向算法 3.13.5 Viterbi算法 3.13.6 Baum-Welch算法 3.13.7 随机数生成函数 3.13.8 序列操作函数 第4章 常用搜索算法 4.1 状态空间法 4.1.1 状态（State） 4.1.2 问题的状态空间（State Space） 4.2 盲目搜索算法 4.2.1 宽度优先搜索 4.2.2 深度优先搜索 4.3 启发式搜索算法 4.3.1 搜索深度、启发函数和评价函数 4.3.2 A算法和A*算法 4.4 A*算法类的实现 4.5 数码游戏（Eight-Puzzle）简介 4.6 关于8数码游戏解的存在性讨论 4.6.1 问题的表达 4.6.2 问题的转化与证明 4.7 算法设计 4.8 程序实现 4.8.1 程序创建步骤 4.8.2 数据结构和函数定义 4.8.3 各种算法的实现 4.8.4 可视化的实现 4.9 黑白棋简介 4.9.1 黑白棋规则 4.9.2 黑白棋基本战术 4.10 算法设计 4.10.1 博弈算法基础 4.10.2 Alpha-Beta剪枝 4.10.3 估值函数 4.10.4 开局及终局 4.11 程序实现 4.11.1 程序创建步骤 4.11.2 程序代码 第5章 联机字符识别 5.1 汉字识别的历史和现状 5.2 联机字符识别原理框图 5.2.1 统计决策方法 5.2.2 句法结构方法 5.3 基于笔画及笔画特征二级分类的联机汉字识别 5.3.1 笔画的分类 5.3.2 笔画识别前的噪声处理 5.3.3 笔画方向码合并处理及笔画识别 5.3.4 笔画间特征量的定义及识别 5.3.5 整字匹配的距离准则 5.4 基于活动模板引导的子结构的识别 5.4.1 系统模型 5.4.2 活动模板子结构的构造 5.4.3 子结构引导的结构匹配 5.5 实例之联机手写数字识别 5.5.1 难点及特征的选取 5.5.2 相应的预处理及模板的建立 5.5.3 程序的实现 5.6 实例之联机手写数字、英文字符及汉字识别 第6章 脱机字符识别 6.1 印刷体汉字的识别 6.1.1 印刷体汉字的基本知识 6.1.2 汉字的行切割和字切割 6.1.3 文字的归一化 6.1.4 基于统计量的特征 6.2 基于置信度分析和多信息融合的手写数字识别方法 6.2.1 多种特征和多种分类器 6.2.2 集成方法 6.2.3 预处理 6.3 其他手写数字识别方法简介 6.3.1 基于支持向量机（SVM）的方法 6.3.2 伪二阶隐马尔可夫模型应用于手写数字识别 6.3.3 基于骨架特征顺序编码的识别方法 6.4 手写数字识别实例之模板匹配法 6.4.1 位图的读写 6.4.2 细化算法 6.4.3 特征提取与识别 6.4.4 程序实现 6.5 手写数字识别实例之Fisher线性判别 6.5.1 USPS数据库 6.5.2 Fisher判别程序 6.6 数字识别实例之神经网络法 第7章 在线签名鉴定 7.1 时间弯折算法 7.1.1 时间弯折的概念 7.1.2 时间弯折的限制 7.1.3 时间弯折的DP方法 7.1.4 DTW方法的扩充和变形 7.1.5 模板的建立 7.1.6 算法的实现 7.2 签名分段算法 7.3 自回归分析 7.4 联机签名可以利用的特征 7.5 基于特征函数法的联机签名鉴定 7.5.1 系统框图 7.5.2 预处理 7.5.3 特征提取 7.5.4 特征匹配 7.6 在线签名鉴定系统实例 7.6.1 签名数据的输入 7.6.2 一些结构的定义 7.6.3 方向分布的计算 7.6.4 文件数据的读取 7.6.5 预处理函数 7.6.6 识别算法 7.6.7 保存和打开模板 第8章 离线签名鉴定 8.1 离线签名鉴定的方法 8.1.1 距离匹配变换 8.1.2 形状特征 8.1.3 纹理特征 8.2 伪动态特征 8.3 总结 第9章 人脸的检测与定位 9.1 人脸检测方法综述 9.1.1 基于知识的自顶向下的方法 9.1.2 基于人脸特征的自底向上的方法 9.1.3 模板匹配的方法 9.1.4 基于人脸外观的方法 9.2 基于肤色的人脸检测算法 9.2.1 色彩空间与色彩空间的聚类 9.2.2 肤色模型 9.2.3 人脸区域分割 9.2.4 肤色模型在人脸检测的后期验证中的应用 9.3 人脸特征的检测 9.3.1 候选特征的提取 9.3.2 双眼和嘴巴的定位 9.3.3 双眼和嘴巴的轮廓提取 9.4 人脸检测与定位实例 9.4.1 人脸区域的检测 9.4.2 眼睛的标定 9.4.3 鼻子的确定 9.4.4 嘴的确定 9.4.5 主程序的其他一些代码 第10章 车牌识别技术 10.1 系统简介 10.1.1 车牌定位技术综述 10.1.2 车牌字符识别技术综述 10.2 车牌图像定位与分割算法 10.2.1 车牌图像的特点及识别难点 10.2.2 边缘提取算法 10.2.3 Hough变换提取直线 10.2.4 车牌检测的要点 10.2.5 算法流程 10.3 车牌字符的识别 10.3.1 二值化 10.3.2 倾斜度的校正 10.3.3 大小归一化 10.3.4 匹配识别字符 第11章 印章识别 11.1 伪印章的制作及人工防伪技术 11.1.1 常用伪造印章的方法及其特征 11.1.2 真假印章印文的检验 11.2 自动印章识别系统的设计 11.2.1 预处理 11.2.2 特征的提取 11.3 算法实现 第12章 图像的纹理分析方法 12.1 纹理分析概念 12.2 空间灰度层共现矩阵 12.3 纹理能量测量 12.4 纹理的结构分析方法和纹理梯度 12.4.1 纹理的结构分析方法 12.4.2 纹理梯度 12.5 遥感图像的纹理分析 12.5.1 云类的自动识别 12.5.2 台风的自动识别 12.6 细胞图像的彩色纹理分析 12.6.1 纹理的彩色分布特征描述 12.6.2 纹理彩色特征 12.6.3 细胞图像处理 12.7 Visual C++应用实例 12.7.1 灰度共现矩阵类 12.7.2 几个响应函数 参考文献

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第1章 认识Visua0 C++6.0 第2章 使用常用W8n32控件 第3章 使用高级W5n32控件丰富界面 第4章　窗体 第5章　对话框 第6章　深入了解Windows消息 第7章　系统和外壳编程 第8章　基本输入设备 第9章　进程 第11章　图形图像开发 第12章　文件IO开发 第13章　数据库开发 第14章　网络开发 第15章　Windows高级编程 第16章　多媒体开发 第17章　AcliveX应用 第18章　发布应用程序

SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种计算机视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。

用HMM进行语音识别代码，说话人识别系统,界面友好，可以对实时录音的说话人进行识别

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基于JSP与MYSQL或SQL SERVER的数据库系统开发，项目代码完整无缺，可用于参考或二次开发

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