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- 数据结构与题集的电子课本，格式是PDF，从第一章到第5章,Data structures and problem sets electronic textbook format is PDF, from the first chapter to Chapter 5
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)
yy
- 编写一个程序，首先建立两个集合，然后计算这两个集合的交集，并集以及差集最后输出结果。用链表实现集合的表示！ 另外，我用了一个hash表来对其中一个集合进行存储，以方便查找-. Write a program to first build two sets, then compute the intersection of the two collections, and set, difference set and the output results. The representatio
architecture-course-design
- 组成原理课程设计 编写应用程序，实现以下功能： 通过机器指令集实现两个二进制数的四则运算。数据通过IN指令输入到A累加器中，输入菜单选项选取运算的方式（1：乘法，2：加法，3：减法，4：除法）。 输入形式：数据输入形式为二进制，第一个数据为第一个运算数，第二个数据为第二个运算数，第三个数据为菜单选项。 输出形式：通过实验箱上的out输出端口显示，显示形式为十六进制数。 实现说明： 乘法：通过循环使用加法实现乘法功能，第二个操作数作为被乘数，对其自身累加，当累加等于第一个操
2-1
- 问题描述：给定含有n个元素的多重集合S，每个元素在S中出现的次数称为该元素的重数。多重集S中重数最大的元素称为众数。 ★算法设计：对于给定的由n个自然数组成的多重集S，计算S的众数及其重数。 ★数据输入：输入数据由文件名为input.txt的文本文件提供。文件的第1行为多重集S中的元素个数n；在接下来的n行中，每行有一个自然数。 ★结果输出: 将计算结果输出到文件output.txt。输出文件有2行，第一行是众数，第2行是重数。 -The descr iption of the
interest-profile-anonymization
- 本系统通技术运用主要采用Servlet实现，前台页面使用jsp技术，首先接受所要处理的数据集以及参数设置，对用户的搜索内容进行分词、去除停用词，形成用户的兴趣模型；进行用户兴趣模型匿名化：从用户兴趣模型集中选取模型，计算该模型与所有等价组模型的相似性以及计算该模型与其他所有模型的相似性，根据相似性的大小进行聚合成等价组，然后再计算各自兴趣模型的权值，以达到用户兴趣模型的匿名化以及权值的平衡，然后提交到后台进行匿名化操作，最后返回匿名化结果。-The system through the use
Traversing-Graph
- 以用户指定的结点为起点，分别输出深度优先遍历和广度优先遍历下的结点访问序列和相应生成树的边集-As a starting point to a user-specified node, respectively, to output the depth-first and breadth-first traversal node access to the sequence and the corresponding set of edges of the spanning tree
torque-4.2.1.tar
- PBS是功能最为齐全，历史最悠久，支持最广泛的本地集群调度器之一。 PBS的目前包括openPBS，PBS Pro和torque三个主要分支。 其中OpenPBS是最早的PBS系统，目前已经没有太多后续开发，PBS pro是PBS的商业版本，功能最为丰富。torque是Clustering公司接过了OpenPBS，并给与后续支持的一个开源版本。--PBS is the most feature-complete, the oldest in support of the most extensi
arduino-Learning-notes
- 要了解 arduino 就先要了解什么是单片机，arduino 平台的基础就是 AVR 指令集的单片机。 -To learn arduino must first understand what is a single-chip platform Also byte int microcontroller AVR instruction set.
the-art-of-computer-program
- 谈谈我自己读这套书的心得。抛砖引玉。 首先要清楚这套书的定位：它是古典的算法分析的工具书。 1.古典（classic）体现在模型和问题上。 模型就是顺序算法（sequential algorithms）的经典模型。大名鼎鼎的MIX并非是个程序设计语言这么简单，而是一个计算模型：即标准指令集RAM。这是个非常经典，也是非常符合现实的上界（upper bounds）模型。 该书涉及到的问题是计算机科学诞生之初就自然面对-Talk about my own experience
IDRead
- 通用的二代身份证delphi开发源码，主要是对身份证进行读卡操作，读出身份证磁条中的相关信息，编译本程序前首先要添加OBControl控件集，OBControl v1.1控件包已附在压缩包内，请自行添加。-Common development of second-generation ID card delphi source ID card reader operation, read out the information in the ID card magnetic stripe, fi
program
- 编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
jiaoyi
- 集专业数据与简易操作於一身的MT4交易平台广受国际机构投资者及专业个人投资者所选用。目前已有超过70 的经纪公司及来自全世界三十多个国家的银行选择使用MT4交易软件作為网络交易平台，而全球超过90 的零售交易量亦是通过MT4平台作成交。客户透过集合了行情图表、技术分析和交易功能三大功能於一身的MT4交易平台即可同时进行下单、平仓、限价单、止损、止赢、查看报表及分析数据等不同操作。客户亦能透过设置止损价和获利价，不用每分每秒监控市况，亦能确保在第一时间保障最大利益。 提供即时报价 简易操
CreateNewDB
- Delphi源码动态创建sql2000数据库、数据表，生成.sql文件，在sql2000绿色版下测试通过。注意：企业管理器生成的.sql，需要新建一个.txt文件，把内容复制过来，不然会提示第一句有错，go 要去掉。实现思路：先填写好数据库连接信息，这个不用多说吧，然后创建数据集组件，指定连接Connection1给数据集Query1，调用函数，创建数据库，这里调用CreateNewDB函数，其实到这里基本上已经完成创建工作了。-Delphi source code to dynamically
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- 利用K-L变换进行人脸识别。首先求得待辨识图像相对于训练集平均脸的差值图像，然后求得该图像在特征脸空间中的坐标，最后采用最近邻法对图像进行归类。-KL transform for face recognition. Obtain the first image to be identified image with respect to the difference between the average face of the training set, and then obtain the
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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
Apriori-
- Apriori算法是R.Agrawal和R.Srikant于1994年提出的为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性质算法。正如我们将看到的，算法的名字基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索（k+1）项集。首先，通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记作L1。然后L1用于找频繁2项集的集合L2，L2用于找L3，如此下去，知道不能在找到频繁项集k项集。找每个Lk需要一次数据库全扫描。-
apprioiall
- AprioriAll算法的基本思路 1) 排序阶段 利用客户标识customer 2id作为主关键字以及事务发生的时间transaction 2 time作为次关键字对数据库D排序,该步骤将原始的事务数据库转换成客户序列的数据库. 2) 发现频繁项集阶段 利用关联规则挖掘算法找出所有的频繁项目集. 3) 转换阶段 在已经转换的客户序列中,每一个事务被包含于该事物中的所大项目集来替换,如果一个序列不包含任何大项目集,则在已经转换的序列中不应该保留这项事务. 4) 序列阶段 利用核心
Androidprogram1
- 安卓开发第一集，讲得十分通俗易懂！适合新手学习-Andrews developed the first episode, put it very easy to understand! Suitable for novice learning
ONLINE
- 对于第一个学校教务管理系统，虽然贴近学生日常生活，但应对不同类 型的系统用户需做出不同的子用户界面和子用户功能集，且每种类型 用户涉及的功能数量较多。小组成员觉得在后期代码编写的过程中， 可能会因时间的限制而很难完成任务。 包裹追踪仿真，考虑到会涉及较多图论的知识，小组成员觉得有一定 难度，所以放弃。 地铁调度仿真，由于不太理解“用符号示意各个地铁的状态即可”的 实现要求，且不太了解运行过程中可能会