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此正则表达式引擎属于正统的NFA引擎，基本兼容Perl，简单说一下引擎是怎么实现的： 首先做一个递归下降语法分析，利用栈把正则表达式转换成NFA(以有向图的形式表现)，再遍历NFA判断是否能到达完成节点。 实现正则表达式匹配的各种复杂功能的力量来自于回溯，而回溯的基础是栈，回溯能力是通过栈来达成的。 栈中保存了匹配路径中所有的状态，状态回溯就是出栈，状态匹配就是入栈。 除了回溯，一些扩展功能的实现也是通过栈来完成的，比如捕获和零宽断言，都要通过搜索或操纵栈来完成。 转换成NFA再匹配的好处是简化匹配和利于优化和DEBUG：因为不管再复杂的表达式转换成NFA之后只有边和节点组成，边和节点也只有顺序、分支、循环这三种形式组成。 详细原理说明看下面关于实现引擎的文章，第3条是我理解引擎匹配原理的入门参考。 支持GBK和UTF8编码   ==参考和学习资料== 关于实现引擎的文章： 1、《Perl语言编程》第五章  书 2、《精通正则表达式》  书 3、构造正则表达式引擎   http://www.cppblog.com/vczh/archive/2008/05/22/50763.html   我的原理学习入门参考 4、NFA引擎匹配原理   http://blog.csdn.net/lxcnn/article/details/4304651 5、英文参考资料   请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

用C++语言实现的基于小波分析的源代码,实现了小波分析的诸多算法-With C++ Language based on wavelet analysis of the source code, the realization of the wavelet analysis of many algorithms

以C-Fourier变换为基础的编程，帮助有兴趣的爱好者。

DT算法，可以抽取物体的骨架。它可以一次遍历整个物体，获取其连通骨架。对于0和1格式的离散数据，也可以改变一下程序变为抽取物体的孔隙。

在生产和实验中，通常需要依据一组实验数据，确定函数来近似该组数据，可以采用最小二乘法求解上述问题。-In the production and experiment, usually based on a set of experimental data to determine the function to approximate the set of data, least square method can be used to solve the aforementioned problems.

聚类算法VC++,可产生随机数，实现了k均值聚类算法和ISODATA算法，可实现样本的载入和聚类，系统在Vc++6平台下运行，有运行的界面和菜单，聚类数目可以人为设定，不同类别以不同的颜色来表示。

java统计总词数，特征词出现的次数，出现的文本次数，分别计算tf，idf，得到tfidf值，对文本进行向量化，写入txt文本中，方便以后做文本聚类。

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主要讲了求合身伯格矩阵全部特征值得qr方法。ap为合身伯格矩-Major topics of the order to fit all the characteristics of worth qr Burg matrix method. Berg moment for the fit ap

这是一段采用SRP-PHAT算法的声源定位程序。为了减小计算量，采用了SRC(STOCHASTIC REGION  CONSTRICTION) 策略可以大大减小时间复杂度，比基于网格的SRP-PHAT的方法快千倍以上。