问题

本程序用来计算单相关系数，需要输入变量个数(N),自变量X和因变量Y-This procedure used to calculate the single-correlation coefficient, the need for the number of input variables (N), since the variables X and dependent variable Y

非常好,非常有名的求解线性规划和混合整型规划的源代码，用c语言编写，作者M. Berkelaar-very good, very well-known for linear programming and mixed-integer planning the source code, using the c language, the author M. Berkelaar

众所周知，在网络流的世界里，存在2类截然不同的求解思想，就是比较著名的预流推进与增广路，两者都需要反向边的小技巧。 其中预流推进的算法思想是以边为单元进行推流操作。 具体流程如下:置初始点邻接边满流并用一次反向bfs对每个结点计算反向距离标号，定义除汇点外存量大于出量的结点为活动结点，每次对活动结点 按允许边（u->v:d[u]=d[v]+1）进行推流操作，直到无法推流或者该点存量为0，若u点此时仍为活动结点，则进行 重标号，使之等于原图中进行推操作后的邻接结点的最小标号+1，并将u点入队。 当队列为空时，算法结束，只有s点和t点存量非0，网络中各顶点无存量，无法找到增广路继续增广，则t点存量为最大流。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个很优秀的算法，其原理是寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法然后自己的说法就是：主要用于特征的降维。另外，这个算法也有一个经典的应用：人脸识别。这里稍微扯一下，无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量，然后用PAC算法降维搞定之。

G729的多种编解码，源码。含有测试程序。G729的多种编解码，源码。含有测试程序。

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本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。ID3算法：ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。

用c编写的简单的计算器，用鼠标工作,实现基本的计算器功能-prepared with a simple calculator, with the mouse work, the basic function calculator

数字滤波器IIR设计C源代码,包括绘图.-Use IIR method to design the digit filter,realized by C language,and mapping is also included.

&此代码用于Dijkstra算法