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第一步是利用findFrequentOneItemSets()产生1-频繁集，这只要统计每个项目出现的次数就可以了。然后依次产 生2阶，3阶，……，k阶频繁集，k频繁集为空则算法停止。即利用aprioriGenCandidates()函数 根据所有频繁L-1项 集获得所有频繁L项集的候选L项集。findFrequentItemSets() 查找事务集中的所有频繁项集，返回Map为：L -> 所 有频繁L项集的列表。

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huffuman压缩是一种无损压缩，本程序采用huffuman算法，利用最建树，并利用哈希表，加快寻找各结点效率，压缩在百分之八十

资源描述 指纹识别demo代码 包括了指纹图像方向图计算、频率计算、gabor滤波器增强，细化，特征点提取，特征点匹配等功能！

这是在GPU上进行高速数字计算的数学库函数，以实现通用GPU计算-This is the GPU on the high-speed digital computing mathematical library functions in order to achieve universal GPU computing

求某范围内得素数，我们多核试验提供得，老师让把它并行化-A framework for a prime number, we provide a multi-core test, the teacher let it parallelization

一个acm算法题目 问题描述： 有一个黑盒子，可视为一个15×10的二维矩阵，里面有一些空隙，在二维矩阵中用0表示空隙，用1表示被占有。现有一个仪器，可以从4个方向对盒子进行分行透视：从左到右，从左下到右上，从下到上，从右下到左上。透视可得到该二维矩阵的该行1的个数。要求，还原此矩阵。 输入：4行，每一行分别代表从左到右，从左下到右上，从下到上，从右下到左上透视所得的数据 输出：该矩阵 使用的方法是回溯法，具体见程序-a acm algorithm topic Problem description : a black box, as a 15 x 10 two-dimensional matrix, there are some gaps in two-dimensional matrix using 0 indicates the gap, with a show that occupies. An existing equipment, from the direction of four branches box for perspective : from left to right, from the lower left to upper right, from bottom to top, from the lower right to upper left. Perspective availability of the two-dimensional matrix of the line a number. Demand reduction of this matrix. Input : 4 firms on behalf of every line from left to right, from the lower left to upper right, from bottom to top, from the upper left to lower right perspective on data obtained from the output : the matrix method is the use of backtracking, see the specific procedures

里面是很多智能算法的doc版资料，此外还有信号处理的方法.如BP,SOM,RBF，混沌神经网络等等，适合初学者

自己做的一个kmean聚类程序,里面有例子和聚类程序 -Their clustering kmean to do a procedure, there are examples and clustering procedures

资源描述毕业设计，完整版人脸识别源代码（不是检测），通过了本人的测试