没有界面，用C写的小程序 问题如下：一家软件公司招聘了数十位程序员，分成若干部门。 进行一次考试，对各个部门的所有程序员进行考核。考试结束后评出了每个人的分数。...

信道化的Matlab仿真程序。利用FFT进行均匀信道化，程序可扩展。

全国大学生飞思卡尔智能车比赛第八届摄像头组的程序，电机的控制，转向,对于初学者来说是一个很好的例程，而且不需要配置什么，历程包里已经都配置好，你只需要细心研读，努力努力，希望在智能车这条路上越走越好。

广播是移动Ad Hoc网络的无线自组网的基本操作，从而在源节点发送相同或相同的数据包到网络中的所有节点。用于路由发现其中一个移动节点盲目地再广播接收机路由请求分组为止的路径建立特定目的地简单泛洪技术。而广播有许多优点，它也有一些缺点，诸如广播风暴的问题，它会导致多余的重发，碰撞，以及争用。邻居覆盖率基于概率转播路由协议的开销减少MANET中。此方法结合了邻居覆盖知识方法和概率方法，它可以解决广播风暴问题，也减少了路由的开销来提高性能。在这种方法中首先计算重播延迟是确定的转发顺序，也乘以附加的覆盖率和连通因子计算重播概率。

SelfOrganizingMap 或 SOM 神经网络算法对聚类的数据集，可以在 Weka 程序中嵌入

十进制、八进制、二进制、十六进制的相互转换-Decimal, octal, binary, hexadecimal conversion

一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同（多元线性回归方程除外）。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。 -1, one dollar three regression equations CubicMultinomialRegress.cs equation model for Y = a* X (3)+ B* X (2)+ C* X (1)+ Dpublic override double [] buildFormula () get coefficient array, store order and model coefficients contrary, that is, the array is followed by the value of coefficient d, c, b, a. After all the model described in the coefficient of storage are the same (except for multiple linear regression equation). public override double forecast (double x) prediction function, according to the results of model prediction public override double computeR2 () calculated the correlation coefficient (determination coefficient), coefficient of the closer one, the dat

在MATLAB环境中实现最小二乘法和有理分式插值法的程序-lspoly and DOS method

数理公式，所有的数学公式都可以直接得到，非常方便-mathematical formula, all the mathematical formula can be obtained directly, a very convenient

平方筛 验证质数的方法，很快-square screen test standard method soon

本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。ID3算法：ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。