本程序为三维FDTD方法在Matlab中的实现。

1、打开facedection.dsw，点击运行（运行中途，因为有cvWaitKey(0)命令，所以在停止时按一下任意键盘使继续） （这个方法可能需要安装VC6.0，OPENCV1.0）。 2、或者将集体图片picture和测试照片photo以及人脸分类器haarcascade_frontalface_default.xml拷贝到Debug文件夹中， 双击facedection.exe运行。（这个方法可能不需要安装VC6.0，OPENCV1.0，但我没试过，但猜测可能性不大，因为我没有 将头文件、类库、.dll文件集成。）

方程求根_加速迭代法是一个用C++编写的程序-equation Root _ accelerated iterative method is a C preparation procedures

资源描述输入一段拨号码的语音，可以输出拨的号码的结果

支持向量回归机的盲均衡算法，其中使用的是v算法-Support vector regression machines blind equalization algorithm, which uses the algorithm v

这时决对正确的数值转换器-time to correct summary of numerical converter

在画散点图过程中，我们期望删除一些不需要的点。有时这种点太多，需要批量删除。该工具即根据这一需求，只需要输入删除区域的点坐标，即可实现批量删除。定义域梯形删除法。 用法：必须在Linux命令行下运行，且安装有awk（默认Linux会安装）。

本程序能产生大部份实用随机数：产生一个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生多个[0,1]区间内均匀分布伪随机数、产生任意[a,b]区间内一个均匀分布伪随机整数、产生任意[a,b]区间内均匀分布伪随机整数序列、产生一个任意均值与方差的正态分布随机数、产生任意均值与方差的正态分布随机数序列-look it yourself

本算法是自己的机器人课程设计，有具体的算法原理和程序设计介绍。具体内容见设计报告书。在压缩包里。 本设计学习并分析了基本RRT路径规划的原理，并通过参考资料及自己分析，提出了一种改进的RRT路径规划算法。为了验证改进型RRT算法的正确性以及合理性。最后在VS2010开发环境下用C++编写了两种RRT算法的程序代码及演示界面。通过一定量的实验得到了大量数据。经过数据分析，验证了改进型RRT是正确的，并且在不破坏基本RRT算法的随机性的前提下，有效的将随机性和目的性结合起来，提高了RRT算法的效率和路径的质量。 本设计中，选取二维平面作为机器人的运动环境。即在二维平面下进行RRT算法设计，将机器人看做二维平面上的一个点。机器人的运动是连续的。 用C++语言实现算法，在VS2010集成开发环境下运行调试程序。 在演示软件中，将机器人所处的环境大小设置为600*400。机器人的起始位置用一个半径为30的大圆的圆心表示。目标点用一个半径为

使用java写的算法，描述了快速排序！分为递归和非递归两种方法！static void QuickSort (int a[], int p, int r)  {        if (p x的元素交换到右边区域

递归的缺点： –递归算法解题相对常用的算法如普通循环等，运行效率较低。因此，应该尽量避免使用递归，除非没有更好的算法或者某种特定情况，递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等 –执行时间长、占用空间多 –主要原因：递归调用时的现场保护与恢复（相对于迭代过程而言） 一个反复执行过程，可否用循环结构实现？ 递归调用时，返回点怎么记录？ 递归返回时，如何接着以前的断点继续执行？ 返回值如何处理：若当前是较深一层的递归调用，如何将返回值返回到上一层递归过程的引用位置上？ 系统栈：保护现场、保存返回值、返回地址