WPF 代码行数统计 源代码

K-means遗传算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。本程序是K-means遗传算法的VC++实现，DOS界面输出。

应用背景八皇后问题是放置八个皇后在8×8棋盘，没有任何两个皇后威胁对方的问题。因此，一个解决方案要求没有任何一个皇后共享同一行、列或对角线。八皇后问题是放置N N N×棋盘皇后更一般的n皇后问题的一个例子，其中的解决方案存在的所有自然数N与N = 2和N = 3的例外。https://en.wikipedia.org/wiki/eight_queens_puzzle关键技术代码是用遗传算法的matlab。在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式的（有时也被称为启发式）通常用于生成优化搜索问题的有效解决方案。遗传算法属于一类更大的进化算法，它利用自然进化的方法，如遗传、变异、选择、交叉等方法，对优化问题产生了解决的方法。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

fortran程序-fortran procedures

有关集合的运算-the pool operator!

实现网上流行的逐行广告滚动,即一定秒数滚动一行,并非线性滚动.改良后,可以由文字的滚动做成图片逐行滚动,每行可以有若干条-Realize the popular progressive online advertising rolling, that is, a certain number of seconds a rolling line, and non-linear scroll. Improvement can be made by the text of the scroll line by line scrolling picture, each line can have a number of articles

采用Matlab自己编写的傅里叶变换，并不是使用软件提供的FFT2-I have written using Matlab Fourier transform, not using software provided by FFT2

This is a small program for bipartite matching-This is a small program for bipartite matching...

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

应用背景本程序是基于verilog编写的ram冒泡排序程序，可将任意输入的16个64比特的数进行排序，仿真都通过，可在其上修改进行更大数据量的排序，对开发FPGA有很大的借鉴意义关键技术利用冒泡排序实现的verilog程序，通过构建状态机实现，可由FPGA开发板实现，本程序是对16个数进行排序，可在其上进行任意数任意大小的扩充

图片tiff计算倾斜角度, 图片, vb, 纠偏, skew, deskew, 对图片进行纠偏，倾斜 ,使用VB语言编写