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开发的锌流量计算程序，用到了最小二乘法，具体参数的设定需要根据具体的容器来定-development of the zinc flow calculation procedures, the least-squares method used, the specific set of parameters according to the concrete containers to determine

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FPGA实现DFT快速算法-FPGA DFT Fast Algorithm

DBSCAN算法的Java实现  DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它的基本原理就是给定两个参数，ξ和minp，其中 ξ可以理解为半径，算法将在这个半径内查找样本，minp是一个以ξ为半径查找到的样本个数n的限制条件，只要n>=minp，查找到的样本点就是核心样本点

在VC++环境用牛顿法去求解方程，从而得到方程的根-search boots

智能小车例程，包括基本巡线程序，OLED和键盘调试，MPU6050程序，固定频率声音识别，超声波模块测距等。使用C语言编程，每个功能都封装为固定的模块，使用很方便。

一个用Basic实现的B-Tree算法- The B-Tree algorithm which realizes with Basic

本算法为哈弗曼编码，主要为手动输入一个字符串，自动统计字符种类和权值，进行哈弗曼编码。要译码的话输入二进制代码，进行译码...

计算机数值分析算法源代码，科学与工程数值算法（Visual+C版）-Computer numerical analysis algorithm source code, science and engineering numerical algorithm (Visual+ C version)

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。