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suanfa
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数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6
数据结构(C#语言版)
- 数据结构(C#语言版) 计算机程序语言书： 目 录 第1章 绪论 1 1.1 数据结构 1 1.1.1 学习数据结构的必要性 1 1.1.2 基本概念和术语 2 1.2 算法 7 1.2.1 算法的特性 7 1.2.2 算法的评价标准 8 1.2.3 算法的时间复杂度 9 1.3 数学预备知识 11 1.3.1 集合 11 1.3.2 常用的数学术语 11 1.3.3 对数 12
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ChineseSplit
- 一个基于VB.NET开发的中文分词及关键词提取系统，采用双向最大匹配、词频统计、快速排序等算法实现。-VB.NET developed based on Chinese word segmentation and Key Extraction System, the largest two-way matching, word frequency statistics, such as quick sort algorithm.
siften
- 一种改进的SIFT双向匹配算法，sift是经典的旋转不变特征提取算法，本文对其匹配方式进行了改进-An improved two-way matching SIFT algorithm, sift the classic rotation invariant feature extraction algorithm, this method has been improved to its matching
sift
- SIFT双向匹配代码，基于matlab版本的代码-dual-matching of SIFT
Match
- 双向互相关系数法实现基于角点匹配的图像粗匹配程序-A method for image mosaic based on corner match
vs2008
- 这是关于双向SIFT匹配的算法资料，希望有用-a comparehensive report for our team
imageStitching
- 图像拼接。首先采用surf算法提取特征点，再用双向匹配剔除误匹配，最后采用渐进渐出实现全景图-Image stitching. First feature points are extracted using surf algorithm, and then removed two-way matching mismatch, finally adopted gradually progressive realization panor
image-matching--
- 首先对图像 进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向 匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量 多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorith
chinese-word-ppl
- 中文分词以及具有简单界面中文分词系统，使用双向匹配算法，并可选择算法不同进行分词-Chinese word segmentation, and has a simple interface Chinese word segmentation system
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale
Word_Seg1
- 分词算法本实验采用已有的分词算法——双向匹配算法，对中文分词进行研究，以获取与了解中文分词的知识。双向匹配算法综合了正向最大匹配算法与逆向最大匹配算法，以提高中文分词的正确率。-word participles
suanfa
- 基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术研究-Words in technology selection algorithm based on two-way matching and feature Chinese sub
双向最大匹配.py
- 用双向最大匹配算法实现汉语分词。准确率颇高。(Two way maximum matching algorithm is used to realize Chinese word segmentation. The rate of accuracy is quite high.)