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常用算法分析，不用我多说，这绝对是编程的最基本要求-Common algorithms for analysis, I do not have to say, this is absolutely the most basic requirement of programming! ! !

应用背景由于红外弱小目标具有的可用特征非常有限，尤其在复杂背景下的弱小目标极易淹没在杂乱的信息之中，如何高效准确地从复杂背景中分离出目标具有重要的现实意义。关键技术本工程利用自适应巴特沃斯滤波器对复杂背景下的红外弱小目标进行检测，通过计算信息熵确定滤波器的参数。代码附有详细注释，简明易懂且具有很好的检测效果。

很不错的哦C常用算法程序集-徐士良 -very good oh C procedures commonly used algorithm set-XU Shi-liang C algorithms commonly used procedures set-XU Shi-liang

C++程序实现的各种随机数的生成程序。-C program of random number generation procedures.

应用背景人脸识别，理解PCA的原理等~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~关键技术 通过 C 语言 和 opencv 来实现 PCA算法， 代码简单容易理解， 对于初学者 和想 通过代码来理解 PCA 的同学有帮助。 ·1——主成分分析 　　. 　　主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。-k-means algorithm process as follows: First of all, the object data from the n choose k object as initial cluster centers and the remaining for the other object, then according to their cluster center with those of the similarity (distance) respectively assigned to them with the most similar (represented by cluster center) clustering obtained and then calculated for each new cluster center clustering (all objects in the cluster mean) repeated this process until the standard measure of function until the beginning of convergence.

高斯赛德尔逆矩阵算法类-high Shisaideer inverse matrix algorithm category

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PI值的计算算法，c++代码，值得好好学习-PI value of the algorithm, c code, it is worth to learn

基本矩阵运算 : + - *, power, transpose, trace, determinant, minor, matrix of minor, cofactor, matrix of cofactor, adjoint, inverse, gauss, gaussjordan, linear transformation, LU decomposition , Gram-Schmidt process, similarity. b) Basic vectors functions : norm, distance, innerproduct,coldim, rowdim, rank, nullity. *-basic matrix calculation :-*, power, transpose, trace, determinant, minor, matrix of minor, cofactor, the matrix of cofactor, adjoint, inverse, Gauss, gaussjordan, linear transformation, LU decomposition, Gram-Schmidt process, the similarity. B ) Basic vectors functions : norm, distance, innerproduct, coldim, rowdim, rank, nullity.*