conver the data to absolute value

应用背景 基于MS Visual Studio 2010的C++算法设计。 三维建模中，最重要的一步就是平面区域的三角网格剖分。一般来说有很多方法可以实现这一步，比如贪心算法，周培德算法。但是效果最好的应当是Delaunay方法。本代码采用了Delaunay方法的Bowyer-Watson算法。 关键技术 Bowyer-Watson算法。 数据结构支持off文件的数据格式。 设计按照Delaunay剖分方法，执行Bowyer-Watson算法。 当运算结点过多时，程序占用资源较大。 读入读出均为off文件。

模拟退火算法通用类,改编自TSP问题求解，采用Java5范式来表示解，需要实现：评估算法，获取当前解的领域，detalT【温度变化值】，loopCount【循环次数】可调，更原始类型参看SACompute-Simulated annealing algorithm generic categories, adapted from the TSP problem solving, using Java5 solution paradigm to express the need to realize: To evaluate the algorithm, the field of access to the current solution, detalT value] [temperature changes, loopCount] [cycles adjustable, more primitive type of See SACompute

解决了矩形板切割矩形材料的问题，采用递归分治的方法-solve the rectangular plate rectangular cutting materials, using recursive method of administration

实现cantor，分型树，couch曲线等分形图形的建立，内部还包括测距等功能函数

简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。-Simply speaking, the so-called fitting refers to a function known to a number of discrete function values (f1, f2, ..., fn), by adjusting the number of undetermined coefficient function f (λ1, λ2, ..., λ3), makes the function and known points of difference (least squares significance) the smallest. To be determined if the function is linear, is called linear regression or linear regression (mainly in the statistics), otherwise known as non-linear fitting, or nonlinear regression. Expressions can also be a sub-function, this case is called spline fitting.

Hash算法大全，收集于互联网，包含：旋转hash，混合hash算法，输出64位的值，AP算法，DEK算法，DJB算法，Thomas Wang的算法，整数hash，ELF算法，SDBM算法，BKDR算法，等

TI DSP 642 上面运行的图像处理程序, 用来做sobel边缘提取-TI DSP 642 above the operation of image processing procedures used to make sobel edge detection

Givens transformation是向量的旋转变换。它可将被变换向量旋转成模与之相同的其它向量。其应用之一是QR分解。-Givens transformation is the vector of the rotation transformation. It can transform vector will be rotating into the same mold with the other vector. One of its applications QR decomposition.

Svd Feature包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架，能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼，可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。 另外含有Logistic regression的model，可以很方便的用来进行ensemble运算

用                                             keil c编写的PID算法.rar