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矩阵奇异分解(svd)最新c++版本，性能更稳定-matrix decomposition (SVD) c latest version of a more stable performance

这是一段生成粗糙面的源代码，非常实用，二维的，能够帮助那些做粗糙面研究的朋友，很简单明了，我在这里分享给大家，大家可以借鉴一下。

根据离散点，生成三角网，实现了三角剖分，可用于泰森多边形的构建及面状图形骨架线的提取

该算法采用c++语言编写的sobel算法！简单易懂！主要用于提取图像的边缘！特别适合于初学Opencv的人士学习使用。

本文档提供了基于openssl的ECDSA算法实现  提供了密钥对生成，签名，验签，获得椭圆曲线的值，设置椭圆曲线的值等接口。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

gabor特征提取的一个程序，基于opencv  提供的库来实现的，可以进行图像的纹理特征提取，是很好用的开发库

TOYFDTD版本1.0，使用的是计算电磁学的FDTD算法，带动态内存分配-TOYFDTD version 1.0, using the FDTD computational electromagnetics algorithm, with dynamic memory allocation

数十个程序，结构分析，偏重岩土方面-dozens of procedures, structural analysis, emphasizing geotechnical aspects

crc校验算法，包括编码和解码-unicef.org checksum algorithm, including encoding and decoding