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VC书籍 本书以4个面向来表现C++的本质:procedural(程序性的)、generic(泛型的)、object-based(个别对象的)、object-oriented(面向对象的)。本书的组织围绕着一系
本书以4个面向来表现C++的本质:procedural(程序性的)、generic(泛型的)、object-based(个别对象的)、object-oriented(面向对象的)。本书的组织围绕着一系列逐渐繁复的程序问题,以及用以解决这些问题的语言特性。循此方式,你不只学到C++的函数和结构,也会学习到它们的设计目的和基本原理。 你可以由本书发现以下 ...
其他 sqlalchemy连接数据库.已经如何保持一个连接:就像java中的one object类似.
sqlalchemy连接数据库.已经如何保持一个连接:就像java中的one object类似.
其他 无需摄像机标定的摄像机运动跟踪算法 Moving Object Detection Video Surveillance and its Applicationinand Monitoring
无需摄像机标定的摄像机运动跟踪算法
Moving Object Detection Video Surveillance and its Applicationinand Monitoring
行业发展研究 O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》. 这篇英文文献是有关运动目标检
O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》.
这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”,把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。
技术资料 国外论文:EFFICIENT IMAGE SEGMENTATION FOR SEMANTIC OBJECT GENERATION
·国外论文:EFFICIENT IMAGE SEGMENTATION FOR SEMANTIC OBJECT GENERATION
数据结构 Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in C# 这本书的范例代码dll自己反编译的source
Data Structures and Algorithms
with Object-Oriented Design Patterns in C#
这本书的范例代码dll自己反编译的source code
http://www.brpreiss.com/books/opus6/
文章/文档 (1)ICCV1999 Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf提出(2)IJCV2004 Distinctive imag
(1)ICCV1999 Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf提出(2)IJCV2004 Distinctive image features from scale invariant keypoints.pdf总结(3)CVPR2004 PCA-SIFT:A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors.pdf加PCA降维
技术资料 期刊论文:EFFICIENT IMAGE SEGMENTATION FOR SEMANTIC OBJECT GENERATION
·期刊论文:EFFICIENT IMAGE SEGMENTATION FOR SEMANTIC OBJECT GENERATION
技术资料 期刊论文:Towards Scalable Representations of Object Categories??Learning a
·Towards Scalable Representations of Object Categories??Learning a Hierarchy of Parts [cvpr07]
数值算法/人工智能 COOOL:CWP面向对象最优化库(CWP Object Oriented Optimization Library) COOOL是C++类的一个集合
COOOL:CWP面向对象最优化库(CWP Object Oriented Optimization Library)
COOOL是C++类的一个集合,使用这些类可实现许多最优化算法,还包含一个测试函数集合,可用于评估新的最优化算法。