根据菲涅耳衍射原理编写的光学衍射模拟程序

CTC编码函数，生成CTC循环卷积码 编解码都有，可以验证软入软出原则下的CTC码性能

该算法实现了数据挖掘中基于候选集的频繁项的挖掘，对于训练数据的处理，我们使用一个hashmap表来模拟初始阶段的数据，让后根据支持度来从候选集中找出满足支持度的频繁项，然后进行下一层的频繁项挖掘

BFS 迷宫图片 画线 子函式.......可完成自动 画线存图.......广度搜寻演算法.........

模拟退火算法 C++ 实现 -simulated annealing algorithm to achieve C

贝叶斯网络学习算法――k2算法，包括对贝叶斯网络结构的学习，最后生成网络-Bayesian network learning algorithm- k2 algorithms, including Bayesian network structure learning, the last generation network

应用背景应用于遥感影像的重采样，可以重采样成各种你所需要的分辨率的影像。如30m分辨率的遥感影像，可以重采样成3km，也可以重采样成10m分辨率的影像。关键技术利用GDAL进行编写的，支持最邻近，双线性内插法，三次卷积法，均值法，B样条等重采样算法，具体参见gdalwraper.h。

无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并对其进行处理，传送到所需用户。节点定位问题属于传感器网络支撑技术，是传感器网络进行目标识别、监控、跟踪等众多应用的前提，也是传感器网络研究中的热点问题之一。 本文在查阅大量相关文献的基础上，介绍了基于无线传感器网络定位技术的国内外研究现状，对无线传感器网络相关技术做了整体概述，并综述了无线传感器网络定位算法的性能评价标准和分类方法。基于应用的简单高效考虑，本文着重研究了几种典型的适用于大规模无线传感器网络的定位算法，包括Sum-dist，DV-Hop，Euclidean。这三种算法的共同特点是：自组织，鲁棒性强，能量高效性，分布式计算。仿真实验结果显示了各种算法在不同场景下的定位误差情况，同时也对不同的网络环境参数对网络定位性能的影响做出了分析。指出了三种算法各自的优势与不足，给出了它们分别适用场合的建议。 然后，本文重点对DV-Hop算法进行了研究与改进，针对DV-Hop算法在具体应用中存在的平均每跳距离误差大，定位精度不够等问题，提出了一种基于DV-Hop的改进算法RW-DV-Hop，给出了算法的基本原理和在OMNeT++仿真环境下的实现方法，并进行了仿真实验和性能评价，结果验证了算法的有效性。

cholesky算法，解三对角矩阵的-cholesky algorithm, and three diagonal matrix

用vc++实现马尔科夫过程，并利用其原理实现简单的语音识别功能。感觉最重要的是要有一定的数学和编程功底，值得搞开发的人员使用。涉及的函数较多，需要耐心分析才能有一定的收获。

This is C++ for Algorithm