雷达数据处理

MD5/SHA-1摘要生成算法-MD5/SHA-1 Abstract Algorithm

gaussian elimination

用delphi写的一个关于任意四位数,通过加减乘除四则运算,最终得到24 把所有的可能算法依次计算,当得到有算法结果为24时,将计算公式给写,并退出 有兴趣的,可以把所有的正确算法都给出

袁亚湘与孙文渝合写的《最优化理论与算法》，个人认为本书非常经典。-Good Book!

这是一个关于朴素贝叶斯分类器的算法实现，用java实现的，同时含有详尽的使用说明，在代码中也有详尽的注释，帮助使用者能够看懂代码，并自己尝试实现自己的朴素贝叶斯分配器。                                                                                                                                                        &nbs

huffuman压缩是一种无损压缩，本程序采用huffuman算法，利用最建树，并利用哈希表，加快寻找各结点效率，压缩在百分之八十

Goldbach s conjecture： Goldbach(哥德巴赫)曾经提出了一个这样的猜想： 对于2000 以内的正偶数都能够分解为两个素数之和。 要求： 该题是一个猜想，我们不去证明它，而是通过编程序来验证 该猜想是否正确。 输入： 用户从键盘任意输入一个自然数。 输出： 给出满足猜想的两个自然数。-Goldbach conjecture : Goldbach (Goldbach) had raised such a guess : 2000 within the can is even divided into two prime numbers and. Requirements : The title is a guess, we do not prove it, but through programmed to verify the guess is correct. Input : arbitrary user input from the keyboard to a natural number. Output : meet guess is the natural number two.

一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同（多元线性回归方程除外）。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。 -1, one dollar three regression equations CubicMultinomialRegress.cs equation model for Y = a* X (3)+ B* X (2)+ C* X (1)+ Dpublic override double [] buildFormula () get coefficient array, store order and model coefficients contrary, that is, the array is followed by the value of coefficient d, c, b, a. After all the model described in the coefficient of storage are the same (except for multiple linear regression equation). public override double forecast (double x) prediction function, according to the results of model prediction public override double computeR2 () calculated the correlation coefficient (determination coefficient), coefficient of the closer one, the dat

卡尔曼滤波简介

遗传算法优化 BP 神经网络是用遗传算法来优化 BP 神经网络的初始权值和阈值,使优化后的 BP 神经网络能够更好地预测函数输出。遗传算法优化 BP 神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。