SM2算法源码 包含测试程序和使用说明

此文件包含用于聚类分析的六个独立Fortran程序的完整代码

应用背景基于野火K60的直立的程序，拿来就可以用。改改参数，就可以直立了。建议学习这个程序之前看看清华的直立方案的视频。对理解程序有很大帮助，用的是融合滤波。配合虚拟示波器看融合后的波形是否跟踪的很好。关键技术野火，K60,清华直立方案，融合滤波，虚拟示波器，

该代码通过摄像头对动态的物体进行识别，发现有违章的或者闯红绿灯的返回信息，并在窗口处显示出来，如果没有违章的物体则不显示出来。

圆与圆交点，线与线交点，圆与线交点，全部在excel上实现，很不错-the intersect between circle to circle, line to line, and circle to line, all implemented in excel

MapReduce一开始是由Google提出的一种云计算的编程架构，用来并行处理海量数据 。本例提供一个简单的pagerank算法的MapReduce上的实现。

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

开发的多目标优化算法采用进化优化方法和证明自己的优势在各种涉及实际问题主要是两个和三个目标，现在有一个不断增长的需求发展进化多目标优化（EMO）用于处理许多目标的算法（具有4或更多个目标）优化问题。在本文中，我们认识到一个最近几年的努力，并讨论了许多的可行方向发展潜力EMO算法求解多目标优化问题。此后，我们建议的参考点基于许多目标NSGA-II（我们称之为NSGA-III），强调人口会员，非主导且靠近一组提供的参考点。建议NSGA-III是施加到若干许多目标测试问题具有两个到15的目标，并与两个版本的一个最近比较建议EMO算法（MOEA/ D）。而每两个MOEA/ D的方法效果很好对不同类别的问题，所提出的NSGA-III被发现，以产生令人满意的结果在这项研究中考虑了所有的问题。本文介绍结果在无约束的问题，续集本文认为限制，在处理其他专科许多目标优化问题。

数据结构与算法练习，经典数据结构与算法的C语言实现，有高精度运算、排序、动态规划、海量数据处理、回溯、递归、搜索、图论 链表、操作系统相关等算法与数据机构实现。

此子程序用于强度分析of纤维增强复合材料 与的帮助下 有限元方法求解 ABAQUS / 标准.计算用于为三维应力状态根据 VDI 指引 2014年 ， 部分 3.输入变量是基本优势,边坡参

用C语言实现地图着色问题-C language map Coloring