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CBitmapSlider
- VC++源码CBitmapSlider，本例收集了超多的CSliderCtrl控件丰富多彩的应用，值得初学者学习。运行时如会弹出错误窗口，请点忽略。控件实例集运行截图如上所示，非常漂亮的。 -The VC++ source CBitmapSlider, in this case collected the super multi CSliderCtrl control a variety of applications, worth learning for beginners. Runt
duplex
- 用于建模数据分集。计算各样本点的欧式距离，首先将距离最大的两个点放入第一个样本集，接着将余下距离最大的两个点放入第二个样本集，依次计算，将剩余数据点分别放入上述两个样本集。- This algorithm starts by selecting the two points furthest from each other (euclidean distance) and puts them both in a first set. Then the next two points furthe
cmean
- 这个算法的基础是误差平方和准则，为了要得到最优结果，首先要对样本集进行划分，一般的做法是先选择一些代表性的点作为聚类的核心，然后把其余的点按照某种方法分到各类中去。-This algorithm is based on error sum of squares criterion, in order to get the optimal results, first of all to sample set division, the general practice is to choose
kmeans_report
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验报告 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。 -Data mining to achieve the k-means clustering algorithm the kmeans image clustering experiment report wit
kmeans
- 数据挖掘kmeans图像聚类实验代码 用 VC 或 Java 实现 k-means 聚类算法， 分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验） 提交实验报告与源代码。-VC or Java k-means clustering algorithm, were no longer change the number of iterations and the allocation
Fractal
- Fractral文件夹下为绘制分形混浊曲线、Julia集、和Mandelbrot集的程序源代码，程序运行后，分别选择菜单“分形”下的子菜单“混沌曲线”、“Julia集”或者“Mandelbrot集”，将分别绘制这几种分形图案。对于Mandelbrot集，可以用托动鼠标选择一矩形框，然后点击鼠标右键对所选择的区域进行放大。-Fractral file folder under the drawing points shaped opacity curve Julia set and the Man
adomove
- VC++如何使用ADO在数据库中移动记录集呢？希望通过本实例找到答案。这是一个挺简单的VC++初学者实例，没有太多高难度的代码，纯粹操作数据库的一些基础知识，像移动数据集，在平时的编程中也是经常用到的，点击窗体内的按钮，可以向上、向下、回到第一条记录以及回到最后一条记录的操作-VC++ how to use ADO to move the record set in the database it? I hope to find the answer through this instance.
Ransac
- RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出[1]。 RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(Outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)
HNSSCODE
- -提供的主要执行Hierarchichal匹配算法在纸张由Yago appera迪兹说,女性生殖器Salvi,罗伯特·马蒂和琼马蒂。执行的一个例子是: 。/ laserScanNet nameFile1 nameFile2 4 128 1 0.9 0.01 - 7 你可以找到足够的文件在数据子目录(纯文本文件的点坐标的每一组用空格分开,每点一行(三坐标))。 代码结构 代码试图是自说明的,包括(一些)的评论。编程一直保持尽可能简单所以你不会找到模板。然而,您将发现许多许多参数,所
fcm
- fcm 聚类两个k近邻算法，k近邻的非正式描述，就是给定一个样本集exset，样本数为M，每个样本点是N维向量，对于给定目标点d，d也为N维向量，要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)，当k=1时，knn问题就变成了最近邻问-fcm cluster
66891734fractalpattern-MATLAB
- 分形维数,互信息,Lyapunov指数,替代数据集,最近临点统计,回归时间
FEP2
- FEP2程序是一个具有通用性的教学程序，可用于计算一般的线性静力学问题。目前它已设计了平面梁单元与平面3-9个节点的两种单元，但留下接口，可以接入所设计的其他类型的单元。该程序可以处理多种工况、多种类型单元组合结构问题。同时，还可以处理固定约束和指定位移的情况。其主控程序的功能主要有以下几点：（1）内存分配；（2）网格生成；（3）变带宽存储设置；（4）单刚的形成与组集；（5）刚度矩阵的分解；（6）形成节点载荷；（7）形成与组集单元载荷；（8）求解位移；（9）求单元应力；（10）求解结构反力。在F
CBitmapSlider
- VC++源码CBitmapSlider，本例收集了超多的CSliderCtrl控件丰富多彩的应用，值得初学者学习。运行时如会弹出错误窗口，请点忽略。控件实例集运行截图如上所示，非常漂亮的。-The VC++ the CBitmapSlider code, in this case collected the super multi CSliderCtrl control a variety of applications, it is for beginners to learn. Runti
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- 这是我在编程中的苏第一枪。它可能是一位专业 一般用途，但。我们的地震折射数据已组织 接收机的网站集，每一集的痕迹的信号 对于不同的拍摄一个位置，每道头进行偏移 从接收机的位置射门。我们可以把组件的痕迹 一个接收器收集空间，任意选择一个痕迹的收集 “中心”的痕迹和使用之间的差异在炮点偏移 组件的痕迹和“中心”作为一个跟踪轨迹偏移的痕迹。然后 “中心”跟踪各种慢线绘制在每个样品 收集并符合震级最大的总和取代样品
spline3
- 三次样条matlab实现，插值就是已知一组离散的数据点集，在集合内部某两个点之间预测函数值的方法-Cubic spline matlab realize, interpolation is known to a discrete set of data points in the set between two points within a prediction function value method
ASM_FLOAT
- 汇编语言浮点运算的指令集，有新增的64位命令-Floating point assembly language instruction set, a new 64-bit command
karatetrans
- 实现karate数据集点对格式转化到lda输入格式-Achieve karate point format data set was transformed into the input format lda
em
- EM算法，用于实现数据集的聚类，这个是已经改进了的EM算法通过统计找到中心点再进行迭代。-EM algorithm for clustering data sets, this is the EM algorithm has been improved through the statistics to find the center of the re-iteration.
RANSAC-Toolbox[19-Nov-2011]
- RANSAC工具箱，可根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据。经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。-RANSAC toolbox, abnormal based on a set of data containing sample data set, a mathematical model to calculate the parameters of the data, the effective sa
Geometry
- 包含了点的基本运算 1. 平面上两点之间距离 2. 判断两点是否重合 3. 矢量叉乘 4. 矢量点乘 2 5. 判断点是否在线段上 2 6. 求一点饶某点旋转后的坐标 2 7. 求矢量夹角 2 ㈡ 线段及直线的基本运算 1. 点与线段的关系 3 2. 求点到线段所在直线垂线的垂足 3. 点到线段的最近点 4. 点到线段所在直线的距离 5. 点到折线集的最近距离 6. 判断圆是否在多边形内 5 7. 求