打开携带的数学库的源代码

本程序模拟细胞的自我繁殖，你会看到一个柔软的细胞诞生在电脑屏幕上，然后随着各个分子的撞击，细胞开始分裂，经过一段时间的演化，这个细胞会在溶液中把自己复制，然后这个过程会继续进行……。这种自我复制是在人工化学的基础上进行，比起原来的基于细胞自动机的自我复制更加形象逼真-the cell simulation of self-reproduction, you will see a soft cell birth on the computer screen, and then with all the percussive elements, cell division, after a period of evolution, the cells in the solution themselves copied, and then the process will continue ... . This self-reproduction of the artificial chemical basis, compared to the original cell-based automatic machine self-replication more vivid

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.

高斯混合模型（GMM）算法利用matlab实现，主函数信息如下：%   emgmm：GMM参数生成函数%   Input：%              Data：      D x N ，N个D维数据%              Alpha0： Gauss模型的权重初始值%              Mu0：      D x M，Gauss模型的中心初始值%              Sigma0：Gauss模型的方差初始值（假设每个方差矩阵都是对角阵， 即一个数和单位矩阵的乘积）%              loglikthreshold：EM迭代停止条件%   Output：%              [Alpha, Mu, Sigma]：高斯混合模型参数

理解单纯性很好的例子，有界面，有注释。

ODE Numericla Methods for Heat

此源码实现的功能: 是对Camera采集的图像进行校正处理。 具体是：通过输入一组的黑白相间的棋盘格的图像，检测黑百格图像的焦点位置来矫正使用 透镜给针孔模型带来的孔型的误差，我们可以使用从不同角度去采集图像，根据不同位置的图像的 角点信息，来近似估计其矫正矩形参数，从而得到较好的图像。其原来是基于张学友的标定算法， 利用OpenCV来实现的，是经过测试的。

相关头文件包含#include "graphics.h"，#include #include #include 等，实现起来很方便

应用背景利用计算机做图像识别分类的经典算法，训练集中30张已知类别的手写字母图片，目的是要创建一个网络结构，使手写图片与类别之间形成一种映射，以便得到一副新的图片时，利用这个网络结构能够正确判别出它的类别，即它代表的是字母A或是字母B.关键技术利用卷积神经网络对输入图像进行卷积做特征提取，原图像的特征就被细化了，再对已提取的特征图做下采样即平均池化，在减少数据量的同时保证信息量的不丢失，如此在做一次卷积和下采样，图片尺寸变小，数据量合适，做全连接层，传统神经网络，构造输出层。训练时采用BP反向传播，梯度下降法，优化参数。

S先生与P先生谜题 设有两个自然数X、Y，2

数据挖掘经典FP-growth算法C源码实现-Data Mining the classical FP-growth algorithm C source code to achieve