一个用C语言编写的通用的隐性马尔可夫代码库

mp3转pcm C源代码

应用背景该算法利用演化博弈的思想进行多小区用户的资源分配，将小区重叠部分当做种群，种群中的用户进行演化博弈进行网络切换，基站为其分配子信道。关键技术本算法利用matlab进行仿真测试，仿真结果显示演化博弈能够达到稳定，提升系统吞吐量，在小区资源分配能够有一个很好的参考。不同于传统的资源分配方法，可以给出一个新思路。

滑动窗口协议，也称为回退N步协议（Go-Back-N，GBN）中，允许发送方发送多个分组（当有多个分组可用时）而不需等待确认，但它受限于在流水线 中为未确认的分组数不能超过某个最大允许数N。滑动窗口协议是TCP使用的一种流量控制方法，此协议能够加速数据的传输。     只有在接收窗口向前滑动时（与此同时也发送了确认），发送窗口才有可能向前滑动。     收发两端的窗口按照以上规律不断地向前滑动，因此这种协议又称为滑动窗口协议。 当发送窗口和接收窗口的大小都等于1时，就是停止等待协议。 当发送窗口大于1，接收窗口等于1时，就是回退N步协议。 当发送窗口和接收窗口的大小均大于1时，就是选择重发协议。 协议中规定，对于窗口内未经确认的分组需要重传。这种分组的数量最多可以等于发送窗口的大小，即滑动窗口的大小n减去1（因为发送窗口不可能大于（n-1），起码接收窗口要大于等于1）。 2.工作原理

无网格法：RKPM,计算平板弯曲-Meshless method: RKPM, calculating plate bending

一个VC编写的显示地球小程序员,可随鼠标移动转动-a show prepared by the Earth small programmers, with the rotational mobile mouse

本算法是关于高级加密标准AES的源代码描述，亲测可用，里面有测试代码，可以在命令行看到测试的加解密效果，需要的亲可以下载来试试哦！

数值分析实验报告-report

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知

汉诺塔（又称河内塔）问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。

一个基于opencv的多目标跟踪代码可以跟踪多个目标，每个目标都可以用矩形框表示，采用了基于了hog的跟踪方法。代码简单但是功能十分完整。多多指教！希望对您有帮助！