车站车票管理系统

基于opencv和Imaging Control的三相机同时成像继续。

这是为解决 m-着色问题编写的算法。它基于回溯。对于等级是相对较低。但保证的正确性。M-着色问题是其 NP 完备而闻名，没有多项式时间算法都没有被发现。这个问题可以应用于许多实际问题，例如调度。

pn码的kalman滤波频估，IEEE的论文，希望对大家有帮助-Joint Estimation of PN Code Delay and Multipath Using the Extended Kalman Filter

资源描述数据挖掘中的关联规则发现算法——apriori的c++实现。数据输入是在窗口中输入，根据提示即可。注意事项：1.除了最后的阈值设定为小树（小于1大于0），其余全部为整数。中间事务的输入用空格隔开。建议3个以内。

一维的另一个FDTD仿真程序，仿真图像可以让你置身在数学的海洋里。-Another one-dimensional FDTD simulation procedures, simulation image can let you in the middle of the sea mathematics.

群微粒算法：本算法用群微粒算法求目标函数的最大值 //本算法使用步骤 // （1）派生自己的群微粒类，类中必须定义double GetFit(PARTICLE&)方法，用来计算每个微粒的适合度 // （2）生成派生类实例，并在构造函数中指明微粒坐标维数和群体个数 // （2）设置微粒坐标上界数组和下界数组，并用SetXup与SetXdown设置微粒坐标上下界 // （3）用SetVmax方法设置微粒最大速度 // （4）设置可选参数：C1，C2，W和通讯函数 // （5）采用Run方法进行优化运算，优化后用GetBest方法获得最优个体适合度和坐标

资源描述应用vibe在背景差分法中进行背景建模,有效地背景建模方式能够提高后续的运动目标检测,准确分离前景与背景,比GMM法的效果好.

CUDA矩阵相乘A*B=C代码，任意输入矩阵A的宽度和矩阵B的宽度（A[wB][wA]*B[wA][wB]），cudaMallocPitch开辟显存空间，cudaMemcpy2D数组复制，Kahan"s Summation Formula提高浮点计算精度。

我们首先测试分布式能源-高效聚类 （DEEC）、 开发 DEEC （DDEEC）、 增强 DEEC （EDEEC） 和阈值 DEEC （TDEEC） 包含高水平团队异质性对低级别的非均质性的几种不同情况下。我们彻底遵守关于基于稳定期、 网络的生存时间和吞吐量性能。EDEEC 和 TDEEC 执行更好地在所有异构场景中包含变量异质性一生的时间，但是 TDEEC 是最好的所有网络的稳定期。然而，通过改变网络的非均质性参数高度影响 DEEC 和 DDEEC 的性能。

国外网上找到的Kriging Matlab 工具包，很好用。1.支持变量多维度， 核函数有多种选择。2.可以根据自己的研究任务进行修改。3.已通过测试，在适当样本点的情况下，插值精度很高。