Using time

GMDH神经网络,自组织数据挖掘算法； GMDH神经网络,自组织数据挖掘算法； GMDH神经网络,自组织数据挖掘算法； GMDH神经网络,自组织数据挖掘算法； GMDH神经网络,自组织数据挖掘算法；

这是一个有向图或无向图的生成工具，可以随机地生产邻接矩阵和邻接表。该程序可以用于测试时产生测试数据程序为命令行式交互，命令列表如下：        //////////////////////////        //    COMMAND FORMAT    //        //////////////////////////        //gen D 5 10  //生成有向图，节点数，边数        //gen U 5 4   //生成无向图，节点数，边数        //show list     //以邻接表形式输出        //show mat   //以邻接矩阵形式输出        //show all      //以邻接表和邻接矩阵形式输出        //out         //out name.txt //输出到文件         //help //帮助        //quit        ////////////////////

应用背景该代码是基于C语言编写的，在普通的贪吃蛇基础上加入了大量的创新元素，有食物获取多倍，蛇身变两倍，能加强代码的安全性。关键技术有食物获取多倍码是基于C语言编写的

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

unix环境下计算符合常用概率分布的随机变量的集合-unix environment commonly used terms with the probability distribution of random variables pool

计算自然对数底数e的程序 可选不同位数 -calculation of natural causes a few e optional different procedures median

针对matlab中快速傅立叶变换，我们用C++语言来实现同样的功能。排序的方法用的蝶形算法，也是快速算法。FFT的c++代码实现，效率比MATLAB的要高一点，并且已经调试通过。-FFT of c++ code to achieve efficiency is higher than that of MATLAB, and has passed testing.

数值处理算法源代码-numerical algorithm source code

为了存储数据方便，这里写了个循环数组。但没有做成类模板的形式。有需要的朋友们自己改吧。

资源描述椭圆拟合（高斯分解和奇异值分解（很准确）两种）