An example of turing machine

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软件开发中很多时候会用到助记符，这个转换源码可以带替手工转换的麻烦。可以根据汉字自动转换，开发者可根据源码灵活运用。这是一个很实用的源码。

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作

粒子群算法在UPFC中的应用

均值比率 试图生成速度快、 内存效率的 K-均值程序。 安装 gem来源-http://rubygems.org sudo gem安装 k_means 如何使用 需要 "rubygems" 要求 "k_means" 数据 = [[1，1]、 [1，2]，[1，1]，[1000年、 1000年]，[500、 500]] kmeans = KMeans.new （数据，： 质心 = > 2） kmeans.inspect # 使用 kmeans.view 拿到未检查数组 = > [[3，4]，[0，1，2]] 自定义的质心 需要 "rubygems" 要求 "k_means" # 您自定义的质心需要有 #position 和 #reposition 的方法 类 CustomCentroid attr_acces

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png 压缩处理， 可以把 npg 格式 压缩成 更小的 文件，   比如 2Mb 的 Png文件， 可以压缩成600K 的 文件

很好用的ftp源码，可以直接运行的。效率也很快。-Very good source to use the ftp, can be directly run. Efficiency quickly.

参考《数据结构（C语言）》（严蔚敏版）所提的迷宫算法的概念，通过栈结构实现对迷宫从出口到入口的路径搜索算法实现，代码在vs2010环境下进行测试，全部代码包括main.cpp,maze arithmetic.cpp,maze stack.cpp,maze stack.h四个文件，其中maze stack.cpp文件为栈结构的实现代码，maze arithmetic.cpp为迷宫路径搜索算法的实现代码，main.cpp为测试代码。经过测试，代码能够正常运行。