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Character-Recognition(Lib-SVM).rar
支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点,其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,即最小化模型的结构风险,从而提高了模型的泛化能力,这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的,经过十几年的研究和发展,已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。
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lib.rar
Java的库文件,很有参考价值,Java编程的人员可以参考
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Boost-lib.rar
本书展示了如何使用Boost库中的一些最有用的组件,教会你它们的最优使用方法,并到幕后看看它们是怎样工作的。
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lib.rar
red5的Lib包,很多情况下通过SVN可以下载源代码,但是却不能下载jar包,而且jar包版本不对时,也无法编译通过
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Analysis-on-Calling-the-Lib.rar
首先介绍缓冲区溢出机制和基于缓冲区溢出的攻击形式,从C程序员的角度讨论了三类常用的库函数在调用时可能引发的安全问题,并详细分析了缓冲区溢出的内在原因及可能被利用的攻击方法。如果在编程时能针对这些库函数的调用有意识地采取应对措施,无疑将减少缓冲区溢出漏洞,提高程序的安全性能。
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