a primitive network BP M procedures

数字图像处理，实现点运算，几何变换，正交变换，图像增强，形态学变换，边缘与轮廓，图像分析（阈值分割，投影检测，差影检测，模板匹配），图像复原，图像编码（哈弗曼，香农弗诺，行程，LZW，JPEG）

可以用来计算对称正定矩阵的逆矩阵，比通常的求逆程序的计算效率快很多，经过测试很好用，计算非常准确，使用方便，与大家共享。

包TSP；

由于实现lzw算法的c++实现，其中较为重要的部分 。但是它只实现了压缩这样的一种功能，对于解压没有很好的效果。

这是我学习《数值分析》所编写的一个程序，用于线性方程组的雅可比求解。-This is my learning "Numerical Analysis" prepared by a procedure for the linear equation for the Jacobian.

linkwitz滤波器简单容易实现，且通带内频率幅度变化比较平坦，相位非常接近线性相位，对音频保质处理是非常有用的，而且该数字滤波器是可以实时实现的，也就是实时改变频率，实时数字滤波。并附带了LINKWITZ数字滤波器设计原理文档。

dobbs编缉器升级版的C语言源程序-Dobbs editor for an updated version of the C language source

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作

模拟退火算法通用类,改编自TSP问题求解，采用Java5范式来表示解，需要实现：评估算法，获取当前解的领域，detalT【温度变化值】，loopCount【循环次数】可调，更原始类型参看SACompute-Simulated annealing algorithm generic categories, adapted from the TSP problem solving, using Java5 solution paradigm to express the need to realize: To evaluate the algorithm, the field of access to the current solution, detalT value] [temperature changes, loopCount] [cycles adjustable, more primitive type of See SACompute

通过基于锁的并发控制系统的模拟实现，掌握两段加锁协议和简单并发控制系统的构建；理解事务并发访问造成的不可串行化和如何保证可串行化的技术，使用java语言模拟实现数据库的两段锁协议的实现过程