constant recognition of a simple four Operators (3KB)

卡拉曼最优估计器算法吗，标量kalman最优估计器MATLAB实例参考《数字滤波与卡尔曼滤波》S.M.Bozic 1979实例编写，程序思路比较清晰，便于初学者理解kalman滤波的原理

工程计算中，很多时候都会用到矩阵的运算，很多时候必然会涉及到矩阵的求逆，我提供了一个矩阵求逆的算法，可以用实际的矩阵验证程序的正确性。

利用2812来进行电机控制的主程序代码，其中包括各种控制方式，来自于TI官网的例程，未改动，便于后面的学习

找最小数.cpp C++算法-looking for the smallest number. Cpp C Algorithm

一维线性回归，文件不大，里边有头文件和另外一个相关文件。-one-dimensional linear regression, not paper, along with header files and documents related to one another.

矩阵运算的类，可以方便地进行矩阵加，减，乘等运算。-matrix calculation of categories, and convenient for the matrix, plus or minus, by other operators.

对计算机硬盘分区时，因为硬盘生产商和微软对字节大小计算的方法不一样，导致安装系统后各盘的大小并不是整数，这个算法可以计算出你想要的硬盘分区。

一元三次方程求解器,用于高冥次的三次方程求解。自己用的。-Unary cubic equation solver for high-Ming times in three equations. Own use.

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

ＥLMmetlab算法实现。特性：1.需要的数学模型简单，学习速度快；2.能获得全局最优解；3.具有良好的泛化性能。泛化性能是指机器学习算法对新样本的适应性。Extreme Learning Machine极限学习机器神经网络研究中的一种算法，是一种泛化的单隐层前馈神经网络（Single-hidden layer feedforward network）。