根据matlab代码修改为python代码，python代码注释非常详细，两者代码都在打包文件里，自己可以对照观看理解。

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后，系统频率会出现大幅度波动的问题，提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上，建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势，进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明，所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应，还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。

待办事项+ 轻松管理待办事项清单。 功能强大，易于使用且可自定义。 。 特征 易于使用：距离成为主人仅几步之遥 便携式：纯文本格式，您可以使用任何编辑器进行阅读和编辑 自定义符号：您可以将默认符号替换为任何受支持的符号 框- ❍ ❑ ■ :white_large_square: □ ☐ :black_small_square: :white_small_square: – — ≡ → › [] [ ] 完成： :check_mark: ✓ :check_box_with_check: + [x] [X] [+] 取消： ✘ x X [-] 定制颜色：所有颜色均可定制 自定义特殊标签：可以自定义特殊标签的名称和颜色 存档：您可以使用快捷方式将完成的待办事项移至特殊的“存档”部分 格式设置：您可以采用类似于markdown的方式设置文本格式，我们支持：粗体，斜体， 删除线和code 转到符号：您可以使用“ Go to Symbol in File...命令轻松地在项目之间移动 兼容：只需将todo.symbols.box ， todo.symbols.don

可见一红外图像之间配准点的数量不足、分布严重不均匀以及配准点之间的错配率高这3个 核心问题，提出一种基于自适应特征点检测的可见一红外图像配准方法。方法本文提出的自适应特征点检测方 法，以Harris comer作为基本特征点；以特征点数目与空间分布为检测目标，从而自动地估计合适不同空间位置的 特征点的检测阈值。在特征点对匹配中，将梯度方向与互信息相融合有效地添加了相似性函数的空间位置信息。 结果 自适应Harris comer检测方法能够有效地提供空间分布均匀、数量充足的特征点。而梯度方向与互信息相 融合的相似性匹配函数提高特征点的匹配率20％，降低配准误差50％。结论 本文提出的多传感器图像配准方 法能够快速、准确地实现可见光图像与红外图像之间的配准，在CCD—IR图像融合领域具有很好的实用价值。

针对传统机器学习方法不能有效地提取恶意代码的潜在特征，提出了基于栈式自编码（stacked auto encoder，SAE）的恶意代码分类算法。其次从大量训练样本中学习并提取恶意代码纹理图像特征、指令语句中的隐含特征；在此基础上，为提高特征选择对分类算法准确性的提高，将恶意代码纹理特征以及指令语句频度特征进行融合，训练栈式自编码器和softmax分类器。实验结果表明，基于恶意代码纹理特征以及指令频度特征，利用栈式自编码分类算法对恶意代码具有较好的分类能力，其分类准确率高于传统浅层机器学习模型（随机森林、支持向量机），相比随机森林的方法提高了2.474%，相比SVM的方法提高了1.235%。

自定义MediaPlayer视频播放器，兼容各种视频类型播放。解决视频加载不出来黑屏问题。

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CCD调用电脑自带摄像头（lie）.zip

之前上传的源码有朋友反映运行不了,原因是mfc运行环境没一起编译到DLL里,现在重新补充集成了MFC运行环境的DLL

这是几个参考文献和一本自适应滤波算法与实现的PDF，可以很好地学习自适应滤波，文献是对suga自适应卡尔曼滤波的一些应用。