抽注器（作为购买彩票时的一个依据）

资源描述 工程设计作业

贪心加回溯，按照顺时针顺序，每次产生一个新的路点，并验证此路点的可用性，需要考虑的问题包括是否超出棋盘和此点已经走过与否。如新路点可用，则入栈，并执行下一步，每次按照上一路点的位置生成新路点。如一个路点的可扩展路点数为0，则走不下去了，进行回溯。

资源描述地震勘探中，频率-波数域PSPI波动方程正演模拟C语言程序，适合与初学正演的人，其在相移法的基础上利用插值提高了算法精度，同时相比时域有限差分运算更快，但仍然不能适应横向速度变化过大的速度模型。

本人正在学习机器学习的算法，已经学习了几个，自己尝试着用c语言编写程序，这是其中的kNN算法，基于《机器学习实战》这本书。

ACM题目精选，参加ACM大赛有极大的帮助； 数据结构 -ACM topics selected to participate in ACM contest has great help data structure

哲学家就餐问题算法实现-Algorithm dining philosophers problem

《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。

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Meschach 可以解稠密或稀疏线性方程组、计算特征值和特征向量和解最小平方问题，另外还有其它功能。它为双精度数和复数提供了近 400 个函数。它提供的教程以说明性的小案例研究的形式介绍了这些函数。-Meschach is a C-language library of routines for performing matrix computations

DFT及抽样定理研究；对正弦信号的抽样方法-DFT and sampling theorem; Right sinusoidal signal sampling method