频繁模式挖掘

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98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段步5：随机确定将选定的路线反转或移动，即两种调整方式：反转、移动。步6：计算代价D，即调整前后的总路程的长度之差步7：按照如下规则确定是否做调整：如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温-98 National Mathematical Contest in Modeling B and that the "flood inspections", is a salesman problem, and that is 53 points, all possibilities about exp (53), there is no good way to get accurate solutions, since no exact solution for, we used simulated annealing France obtained an optimum solution to all nodes to a number of 53 to 53.1 is with the system structure, changes in the structure of the rules is : from 1-53 with a randomly selected with a son, to reverse or to move it to another, the energy E is the natural path length. The specific algorithm is described as follows : Step 1 : The initial set temperature T,

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一元二次方程求解-one yuan solving quadratic equation

完成表达式求值 加减乘除 都可以的-expression evaluates to complete the arithmetic can be the

Asift 基于全仿射的图像配准，并结合特征点详细，多视点的情况下，能实现很好配准

用VB实现优化计算的智能算法-VB Intelligent Optimization Algorithm

人工智能作业，用模拟退火算法实现的JSP问题。-Artificial intelligence, operations, using simulated annealing algorithm for JSP problem.

只是试试，简单版贪吃蛇

基于Boosting 算法的人脸检测,需要opencv，具体运行参见Readme，主要用于人脸的智能识别，只需要输出一张图就可以准确的判断其图中是否含有人脸，人脸的适量，位置，以及大小。非常使用