u010861059的博客

Python PEP8 编码规，带书签，中文版 ，英文版参见Google Style Guide。

动态规划解决TSP问题，解决旅行商调度问题，递归算法，用C++编程，注释详细，附有参考说明

旅行售货员问题（TSP）的动态规划算法（递归），C++平台编程，用于解决TSP问题，注释详细，值得参考

非常好的一本书。计算机视觉，基本图像处理运算，低层次特征提取

创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学习 从一个文件里加载数据 从完整的数据中进行最大似然参数估计 先验参数 从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数 数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM 算法） 参数类型 结构学习 穷举搜索 K2 算法 爬山算法 MCMC 主动学习 结构上的 EM 算法 肉眼观察学习好的图形结构 基于约束的方法 推断函数 联合树 消元法 全局推断方法 快速打分 置信传播 采样（蒙特卡洛法） 推断函数摘要 影响图 / 制定决策 DBNs、HMMs、Kalman 滤波器等等

二维码编码解码器源码 本源码实现可以在C#中使用的1D/2D编码解码器。条形码的应用已经非常普遍，几乎所有超市里面的商品上面都印有条形码；二维码也开始应用到很多场合，如火车票有二维码识别、网易的首页有二维码图标，用户只需要用手机扫描一下就可以看到手机版网易的网址，免去了输入长串字符的麻烦。 条形码的标准： 条形码的标准有ENA条形码、UPC条形码、二五条形码、交叉二五条形码、库德巴条形码、三九条形码和128条形码等，而商品上最常使用的就是EAN商品条形码。EAN商品条形码亦称通用商品条形码，由国际物品编码协会制定，通用于世界各地，是目前国际上使用最广泛的一种商品条形码。我国目前在国内推行使用的也是这种商品条形码。EAN商品条形码分为EAN－13（标准版）和EAN－8（缩短版）两种。 二维码的编码标准： 全球现有的二维码多达200种以上，其中常见的技术标准有PDF417（美系标准），QRCode（日系标准），Code49，Code16K，CodeOne，DM（韩系标准），GM（中国标准），CM（中国标准）等20余种。用得最多的是QRcode。 下面借助google的开源项目zxing来实现1D/2D的编码和解码 zxing的功能还是很强大的，最初是用java编写，并支持Android、ios、symbian等手机操作系统。 不过不知是何原因，该官网连一个例子也没有，文档也是字典式的把所有类列出来，一点都没为读者考虑。 下面我把如果使用zxing完成上图所示例子讲解一遍，供初学者参考： 1.我们新建一个Winform测试项目； 2.从官网下载zxing开源项目，大概16m的样子，解压缩后打开zxing-2.1\csharp目录，将该目录拷贝到我们新建的Winform项目下（方便调试和看源码，并非一定要如此）； 3.winform项目中添加对zxing项目的引用； 4.按上图所示例子建好控件，“生成条形码”的代码如下: 其中需要注意BarcodeFormat参数，可以打开定义看到具体的编码方式，自己百度每种编码方式对输入的要求。 这里EAN_13编码要求是13位长度的数字，并且满足：把所有偶数序号位上的数相加求和，用求出的和乘3，再把所有奇数序号上的数相加求和，用求出的和加上刚才偶数序号上的数，然后得出和能被10整除。（这个规则校验在UPCEANReader类的checkStandardUPCEANChecksum方法里面，如果不需要，可以去掉） 注意编码问题，在com.google.zxing.qrcode.encoder.Encoder类中修改默认编码为utf-8，否则解码出现的是乱码。 System.String DEFAULT_BYTE_MODE_ENCODING = "UTF-8"; 此处之前是"ISO-8859-1"，之所以改成UTF-8是因为，在解码的时候程序会猜测可能的编码，如果猜测失败则默认是UTF-8，代码在com.google.zxing.qrcode.decoder.DecodedBitStreamParser类的guessEncoding方法中。 所以此开源项目也缺少全局性思考，连编码和解码的默认编码方式都不一致。 经网友反映，还是有些中文会出现解码成乱码，而有些又可以，估计还是guessEncoding方法猜测编码出现了偏差，直接将guessEncoding方法写成返回UTF8就行了。 4.实现图片解码，即把条形码或二维码图片解码成其真实内容，当然在pc上应用不大，但可能只是还没发现而已，代码如下： opFilePath是图片路径，你可以用openFileDialog控件打开文件来得到路径。 注意： 点解码按钮前要先选择一张二维码或条形码图片，即先点击“…”按钮选择图片，然后再点“解码”按钮。

本次更新，我将文档从头到尾和官网发布的最新内容校对了一次，将所有的错误和遗漏的API全部补全和修复了。快半年了，EasyUI又更新了。这次依然以BUG修复和功能改进为主，EasyUI发展至今，主体功能已经基本完善。即便以后还有新组件，那也是在现有功能完善的基础上新增一些小组件了，类似Datagrid这类的大型复合组件应该比较少了，相比新组件我更期待官方能对EasyUI的性能优化多下下功夫。 jQuery EasyUI 1.4.5版本更新内容： Bug（修复） datagrid：修复在调用updateRow方法之后使用getChanges方法无法返回被更新的行的BUG； treegrid：修复在追加或插入新行的时候触发onLoadSuccess事件的BUG； tree：修复在追加或插入新节点的时候触发onLoadSuccess事件的BUG。 Improvement（改进） window：可以自定义显示样式了； window：新增“border”属性允许用户设置不同的边框样式； navpanel：新增“href”属性用以从远程服务器加载显示内容； combotree：“setValue”和“setValues”方法增加“id”和“text”形参； combobox：新增“showItemIcon”属性； combobox：在“groupPosition”属性值设置为“sticky”时，将会将选项分组标签固顶在下拉栏中； messager：当敲击回车键时将默认触发消息框的第一个按钮； validatebox：新增“editable”、“disabled”、“readonly”、“validateOnCreate”和“validateOnBlur”属性； validatebox：新增“enable”、“disable”、“readonly”和“resetValidation”方法； validatebox：允许用户来决定如何显示错误消息； filebox：新增“accept”和“multiple”属性； treegrid：新增复选框的选择； treegrid：新增“getCheckedNodes”、“checkNode”和“uncheckNode”方法； form：新增“iframe”属性；（官方未提及） form：新增“onProgress”事件；（官方未提及） form：新增“resetValidation”方法。（官方未提及）

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。利用MATLAB 语言，进行编写

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。

淘宝上花钱买的车牌识别MATLAB代码，能够很好的识别车牌字母，有GUI和脚本两类。

车牌识别代码，MATLAB 平台编程 ，能够很好地识别车牌号，简单好用，用户可以自己添加测试库

2010年 Gurobi 性能超越 Cplex 是数学规划领域一个重要事件，结束了 Cplex 长达多年的霸首地位，显示优化器在日益复杂的决策环境中不断更新的需求。 Gurobi 是目前性能最先进的大规模优化器新锐，可以应用在物流供应链优化，运输优化，投资优化，电力优化，电信优化等多个运筹学可以应用的领域。 之前有朋友发布的是 5.0.2 版，此资源为较新的 5.1.0.（最新版是5.5，尚无破解资源）。

Engauge DigitizerV4.1 英文绿色免费版；图形数字化软件。可以将曲线图转化为数据与等式。当用仪表做出曲线图后，用扫描仪扫入计算机，便能用此软件处理了；提取文献中的重要数据

NSGA2优化算法Matlab求解多目标优化问题，遗传算法优化+帕累托排序，有效地解决了多目标优化问题，算例可行有效。

多目标粒子群算法帕累托求解MATLAB代码，通过对接的帕累托比较，求解帕累托最优前沿

matlab神经网络30个案例分析代码，这本书的PDF很多网站上都能下载到，但是代码就不一定了，特地上传MATlab源代码，和大家一起学习神经网络

人工蜂群算法MATLAB代码，利用人工蜂群算法求解函数优化问题；包括雇佣蜂操作、观察蜂操作、侦查蜂操作，智能优化算法

模式识别与智能计算matlab实现，包含每一章节的MATLAB代码实现及其数据，配合讲义，能更好地学习模式识别与智能计算算法。本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。

SVM支持向量机算法的详细推导(详细到每个步骤_值得推荐)，简单易懂，有清晰的注释以及代码详解，对SVM爱好者来说绝对的福音

《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》根据教育部制定的高等院校数字信号处理课程的教学基本要求编写而成，系统地介绍了数字信号处理的基本知识及其应用。《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》共计10章，包括数字信号处理简述；离散时间信号和系统；离散时间信号与系统的频域分析；离散傅里叶变换；快速傅里叶变换；数字滤波网络；数字滤波器的设计；有限字长效应分析；离散时间随机信号；DSP原理与应用开发基础。《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》篇章结构清晰、叙述逻辑严密、分析深入浅出，尤其是较好地将数字信号处理中的传统习题和MATLAB仿真方法结合起来，利于学生更加深刻地掌握相关的知识。《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》适合于通信工程、电子信息工程等相关专业的本科生、工程技术人员和专业教师作为教材或参考书使用。

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