比较详尽的GEP/GA/GP的Lisp版本

应用背景你玩儿过扫雷游戏吧？Windows操作系统中带了这个小游戏，那个系统叫什么来着？在游戏中要想过关，就必须要在一个 NxM 的区域上找出所有的地雷。游戏过程中，计算机会在地图上显示一些数字从而帮助你确定哪里有地雷。关键技术Have you ever played the game? Windows operating system with this little game, the system called what? In the game to pass, it is necessary to find out all the mines in a NxM area. In the process of the game, the computer will show some numbers on the map to help you identify where you are.

本书对Linux 早期操作系统内核(v0.95)全部代码文件进行了详细全面的注释和说明，旨在使读者能够在尽量短的时间内对Linux 的工作机理获得全面而深刻的理解，- This book (v0.95) the complete code document has carried on the detailed comprehensive annotation and the explanation to the Linux early time operating system essence, is for the purpose of enabling the reader to obtain comprehensive and the profound understanding in the as far as possible short time to the Linux work mechanism,

这个Matlab程序实现最速下降算法。最速下降法是一种最基本的算法，它在最优化方法中占有重要地位.最速下降法的优点是工作量小，存储变量较少,初始点要求不高；缺点是收敛慢，最速下降法适用于寻优过程的前期迭代或作为间插步骤，当接近极值点时，宜选用别种收敛快的算法. -Matlab implementation of this procedure steepest descent algorithm.

随着互联网的快速发展，迅速查找有用信息的过程变得更为重要。有些搜索引擎满足用户的搜索需求。然而，他们并不认为用户的兴趣或背景。因此，导致大量的无关网页对用户查询中检索。一个搜索引擎的有用性取决于它给返回的结果集的关联性。虽然可能有数以百万计的 web 页包含特定单词或短语，某些页面可能更相关、 最受欢迎，或权威性比其他人。大多数搜索引擎的使用方法，排名结果的 web 页，以便提供最相关的结果。有异，到另一种搜索引擎： 搜索引擎如何决定哪些页面是最佳匹配和顺序的这些 web 页将显示给用户。这些方法也变化互联网使用率变化随着时间的推移和新的技术发展。在此论文中优化中的人工智能 (AI) 技术建议，改善搜索引擎返回的结果。他们可以能够优化和返回的结果该用户是最感兴趣。页面聚类拟组所有类似网页一起成组然后遗传算法应用于从每个组接来的最相关的网页。最佳网页的短最后列表显示给用户 ；这样，轻松快速地，能找到所需的信息。此外 ；查询的建议方法被应用来帮助用户在键入搜索查询。查询推荐算法表明先前相关查询到用户提交的查询的列表。检索有关 web 页的问题不是搜索引擎的方法，但它强烈取决于查询。更准确的搜索查询用户使用，将会获得更多相关结果。最后已经执行所建议的方法优化搜索结果，已分析实验结果来评估这些方法的性能。 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 打分 发表评论 暂无评论

使用python编写的处理彩色图像的Meanshift 算法   需要安装python2.5以上  

应用背景HMM算法 预测回转窑喂煤量的预测 其中包含主成分分析 特征点的选取 什么的  考虑模式识别中的一个重要方法—隐Markov模型（HMM），由于HMM具有出色的统计学基础和有效的训练算法使得HMM在序列信号的统计分析方面具有十分强大的功能，可用于动态时间序列建模并进行模式识别。关键技术HMM VS2010 C++  回转窑熟料烧结过程的特点使得很难用机理分析或系统辨识的方法建立回转窑有效的预测模型。本软件充分考虑回转窑烧结过程各热工参数对烧结过程的影响，而工业现场记录的大量过程数据也为数据驱动的建模方法提供了条件。

Quick hull implementation

用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代。由多辆车对一批货物进行配送，车辆存在容积的限制，而不同的客户间的距离适用于旅行商问题，故此用模拟退火的思想来解决车辆配送和路径选择之间的关系

病态方程组的运算-CSM Group Operational

用C++实现对矩阵的一些运算，包括反转180度，旋转90度，270度，合并等，在主函数给出测试。