tdm64-gcc-5.1.0-2 64位

【实例简介】从pdg（超星）转为pdf，比较清晰；经典书； 目录： 一章：图与算法 二：最小树 三：最小树形图 四：网络优化与线性规划 五：最短路 六：最大流 七：最小费用流 八：二部图的匹配 九：一般图的匹配 十：中国邮递员问题 十一： NP完全理论 十二： 近似算法

基于MATLAB相机标定实例 ，有源程序，有试验图片，还有操作说明书

k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法剔除数据中的离群点，增强模型预测的精度等，本文为matlab代码

MATLAB实现灰色预测程序灰色模型预测是在数据不呈现一定规律下可以采取的一种建模和预测方法，其预测数据与原始数据存在一定的规律相似性%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m%x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据

里面包括SP,OMP,IHT,CoSaMP,GBP,IRLS等算法源程序，还有几个文档，pdf,是对几种算法的解释。

自己做的ad620差分放大的原理图，绝对好用！！

Unity使用拖尾效果（TrailRenderer）模拟管道流体，Unity版本2017.3.0

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

HA、 Flume、 Kafka、 HBase、 Sqoop、 Oozie、mpVue、 微信公众号、前端热门面试题、韩顺平LinuxJavaSE面试题、人工智能、Python项目-谷粒教育、SVN

Tkinter编程实例的源码。通过源码的学习（包含大量注释）就能掌握python gui Tkinter的编程。