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FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量
DigitRec
- 基于神经网络的文字识别系统 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
mtl-2.1.2-21
- 很好用的库，支持矩阵运算，速度很快。。。、
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
DigitRecognition_VC++
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的， 书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值， 所以第一次使用识别程序时， 可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件， 然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络， 不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。 训练样
CImg-1.2.7
- CImg图像库提供了基于lapack的矩阵运算函数和完善的线性滤波卷积函数，同时CImg做像素运算还是很方便的。另外，独有Display类可以方便的实现各种显示，包括显示图像、打字、画线等等。还有，该库有个基于光流的多尺度图像配准例子，非常好用
chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在
dulian11
- 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
chap11
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Matrix2003
- 矩阵计算库，经改编过的，可以扩充，可读性很好。-matrix calculation library, adapted too, can be expanded, good readability.
Matrix2003
- 矩阵计算库，经改编过的，可以扩充，可读性很好。-matrix calculation library, adapted too, can be expanded, good readability.
FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。
mtl-2.1.2-21
- 很好用的库，支持矩阵运算，速度很快。。。、-Good use of libraries, support for matrix operations, fast. . . ,
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-T
DigitRecognition_VC++
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的， 书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值， 所以第一次使用识别程序时， 可以直接运行\\Release目录下的可执行文件， 然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络， 不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。 训练样本选
ResearchonComputationofGLCMofImageTexture
- 图像的灰度共生矩阵(GLCM)已知被理论证明并且实验显示它在纹理分析中是一个很好的方法,广泛 用于将灰度值转化为纹理信息. 然而,由于GLCM是像素距离和角度的矩阵函数,因此完整的GLCM的计算,其参数的 选取范围很广,这样GLCM的计算量很大,通常是不能这样用的. 为了解决这个问题,本文应用马尔可夫链的性质,从 理论上证明了GLCM的计算结果,当像素距离足够大的时候趋于一致性. 这样只需较少的参数值就可以完整的描述图
armadillo-3.800.2.tar
- 强大的矩阵库，很好用。内部还有使用说明书和代码例子-Powerful matrix library, is useful. There are internal instructions and code examples
QETLAB-0.9
- 一个很好的matlab源代码库-QETLAB，QETLAB库包含很懂矩阵运算以及一些范数的应用和计算-A very good source code library matlab QETLAB,-QETLAB library contains a very understanding of matrix operations and some of the norms of the application and calculation
OpenBlas_Binaryx64
- 采用qt编译好的openblas 库，一个很好快速的线性计算库，矩阵稀疏计算(QT compiled openblas library, a very good and fast linear computing library, matrix sparse computing)
矩阵库
- 实现任意矩阵的加法，减法，乘法，除法，逆运算，转置(Implement any matrix addition, subtraction, multiplication, division, inverse, transpose.)