基于提高红外图像行人检测准确率的目的，提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。

使用纯java代码遍历文件夹，生成一个文件夹目录结构的目录树。
及前往一个包含有id(文件夹id)fid(当前文件夹父目录文件夹id)name(文件/文件夹路径)的集合对象。
可根据这个结果传到前台，通过jquery.ztree或是dtree直接生成文件夹结构的目录树

16进制10进制.txt32.txtasm.txtCrctable.txtC标志符命名源程序.txterre.txterre2.txtff.txtfor循环的.txtlist.logN皇后问题回溯算法.txtping.txtre.txtsource.txtwinsock2.txtww.txt万年历.txt万年历的算法.txt乘方函数桃子猴.txt乘法矩阵.txt二分查找1.txt二分查找2.txt二叉排序树.txt二叉树.txt二叉树实例.txt二进制数.txt二进制数2.txt余弦曲线.txt余弦直线.txt傻瓜递归.txt冒泡排序.txt冒泡法改进.txt动态计算网络最长最短路线.txt十五人排序.txt单循环链表.txt单词倒转.txt单链表.txt单链表1.txt单链表2.txt单链表倒序.txt单链表的处理全集.txt双链表正排序.txt反出字符.txt叠代整除.txt各种排序法.txt哈夫曼算法.txt哈慢树.txt四分砝码.txt四塔1.txt四塔2.txt回文.txt图.txt圆周率.txt多位阶乘.txt多位阶乘2.txt大加数.txt大小倍约.txt大整数.txt字符串查找.txt字符编辑.txt字符编辑技术(插入和删除).txt完数.txt定长串.txt实例1.txt实例2.txt实例3.txt小写数字转换成大写数字1.txt小写数字转换成大写数字2.txt小写数字转换成大写数字3.txt小字库DIY-.txt小字库DIY.txt小孩分糖果.txt小明买书.txt小白鼠钻迷宫.txt带头结点双链循环线性表.txt平方根.txt建树和遍历.txt建立链表1.txt扫描码.txt挽救软盘.txt换位递归.txt排序法.txt推箱子.txt数字移动.txt数据结构.txt数据结构2.txt数据结构3.txt数组完全单元.txt数组操作.txt数组递归退出.txt数组递归退出2.txt文件加密.txt文件复制.txt文件连接.txt无向图.txt时间圈套.txt杨辉三角形.txt栈单元加.txt栈操作.txt桃子猴.txt桶排序.txt检出错误.txt检测鼠标.txt汉字字模.txt汉诺塔.txt汉诺塔2.txt灯塔问题.txt猴子和桃.txt百鸡百钱.txt矩阵乘法动态规划.txt矩阵转换.txt硬币分法.txt神经元模型.txt穷举搜索法.txt符号图形.txt简单数据库.txt简单计算器.txt简单逆阵.txt线性顺序存储结构.txt线索化二叉树.txt绘制圆.txt编随机数.txt网络最短路径Dijkstra算法.txt自我复制.txt节点.txt苹果分法.txt螺旋数组1.txt螺旋数组2.txt试题.txt诺汉塔画图版.txt读写文本文件.txt货郎担分枝限界图形演示.txt货郎担限界算法.txt质因子.txt输出自已.txt迷宫.txt迷宫问题.txt逆波兰计算器.txt逆矩阵.txt逆阵.txt递堆法.txt递归桃猴.txt递归车厢.txt递推.txt逻辑移动.txt链串.txt链栈.txt链表十五人排序.txt链表（递归）.txt链队列.txt队列.txt阶乘递归.txt阿姆斯特朗数.txt非递归.txt顺序栈.txt顺序表.txt顺序队列.txt骑士遍历1.txt骑士遍历2.txt骑士遍历回逆.txt黑白.txt

对之前的代码做了些改进，并增加了一种无栈非递归求赫夫曼编码的方法。
加入了更详细的正文。
。

树型结构是一类重要的非线性数据结构。
其中以二叉树最为常用，直观看来树是以分支关系定义的层次结构。
二叉树的建立可用递归法来建立。
将二叉树还原成树或森林时可用队列作为两头变量来转换。
树或森林的遍历也可用递归法进行遍历。

对付深度优先遍历算法的一道例题的程序编辑仅供参考

经过Python编程，遍历文件夹中tif文件，批量进行掩膜处理。
经过Python编程，遍历文件夹中tif文件，批量进行掩膜处理。

运用C言语，建立一个包含6个结点的无向图的邻接矩阵以及一个无向图，实现插入、删除边的功能，并进行深度优先遍历和广度优先遍历。
用图实现校园导游程序，编程求这两个位置间的最短路径。

包括：最小覆盖问题，最大边权最小生成树，字符串频率，字典问题，装箱问题，整数字典，旋转变换问题，图的2着色，同构二叉树，条形图，套汇问题，素数问题，双回路，石子合并，嵌套箱，前缀二叉树，离线最小值，进制方程，简单路径，赋权有向道路，非递归遍历，二叉树最短路径biminp，多机调度，等价类划分，wire小鼠迷宫，wait服务最优次序，waits多处服务最优次序，tape程序最优存储，switch电路板布线，subsize子树问题，stacks车皮编序，，repeat最长重复子串，rail车皮排序，railpk最优平行轨道车皮排序，railkk有限转轨栈车皮排序，post邮局选址，poly实系数一元式，pattern模式匹配，pipe油井选址，net集成电路等价类，paren括号匹配，maze小鼠迷宫，matchall所有匹配，jose陈列，inver逆序表，image图元识别，i2p，hanoi，glist广义表，gap间隙字符串匹配，expr波兰表达式，equiv等价类划分，cyc回文问题，count串计数，class向量分类，circle平面几何，cata高精度组合数，bilca_0最近公共祖先下载同时也支持下我的博客吧，关注最新的代码吧http://blog.csdn.net/msl1121

搜索可视化器我之所以建立这个项目，有几个原因：建立一个Web应用程序，巩固我对搜索算法的理解，对其进行可视化，并为其他人提供使用的工具。
输入您要搜索的值并观看运行中的算法。
现在，通过检查使用控制台来查看算法在搜索时经过哪些索引。
在下面，您可以了解我使用的算法的时间复杂性。
干杯!这些算法的时间复杂度搜索算法是在元素列表（数字，名称，任何字面意思）中搜索元素的算法。
对于此搜索可视化程序，应用程序从数字列表中搜索键值。
关于时间复杂度的另一件事：空间不影响时间复杂度。
例如，如果我有一个数组[6]，则可以说时间复杂度为O（1）。
但是n=1，因而使用该逻辑，时间复杂度也是O（n）。
不要上当！线性搜寻时间复杂度最坏的情况：O（n）平均情况：O（n）最佳情况：O（1）线性搜索是最简单的搜索算法。
只需遍历数组并将每个元素与键值进行比较。
如果键值等于数组中的

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。