用CORDIC算法实现的2参数反正切。结果的精度与CORDIC的迭代次数有关，迭代次数越多，精度越高。本例子中精确到小数点后4位。要提高迭代次数，还得把增加1Q...

Asift 基于全仿射的图像配准，并结合特征点详细，多视点的情况下，能实现很好配准

支持多道进程并发的简单管理模拟系统-Support for multi-channel process complicated by the simple management simulation system

正整数x 的约数是能整除x 的正整数。正整数x 的约数个数记为div(x)。例如，1，2，5，10 都是正整数10 的约数，且div(10)=4。设a 和b 是2 个正整数，a≤b，找出a 和b之间约数个数最多的数x。 对于给定的2 个正整数a≤b，编程计算a 和b 之间约数个数最多的数。 数据输入 输入数据由文件名为input.txt的文本文件提供。文件的第1 行有2 个正整数a和b。 结果输出 程序运行结束时，若找到的a 和b 之间约数个数最多的数是x，将div(x)输出到文件output.txt中。 输入文件示例 输出文件示例 input.txt output.txt 1 36 9 -Positive integer x can be about a few of the positive integer x divisible. Positive integer x the approximate number recorded as the number of div (x). For example, 1,2,5,10 are about 10 positive integer number, and div (10) = 4. Set a and b are two positive integers, a ≤ b, to find a and b between about a few number of the largest number of x. For a given two positive integers a ≤ b, Programming calculated a and b between about a few number of the largest number. Data entry input data from the document text file named input.txt provide. File line 1 has two positive integers a and b. The results run the end of the output, if found between a and b of about a few number o

this Matlab Circular convolution file name is circonv.m-this is Matlab Circular convolution file name is circonv.m

研究生期间上《数值计算方法》课的作业，所有代码都是C语言实现并调试通过，现在上传为大家服务。这是松弛算法-"numerical methods" courses of operations, are all code and the C language debugging passed, and upload to us. This is the relaxation algorithm

门诊的医院，在那里有单一的医生咨询，病人发放令牌依次递增的他们的到来。令牌符号还携带了一个数字，指示情况下，病人的严重程度。例如，如果感冒、 咳嗽患者正值 9.55 上午，他获取令牌数 10 和优先数 3 而在 10 上午患者心脏病发作的时候，他获取令牌数目 11 及优先次序

这是Java上用于jpeg解码的开源代码，里面注释非常清晰，是学习的很好材料，里面的主要类有DCT.java HuffmainTable.java,JPEGComponent.java, JPEGDecoder... 希望跟大家分享，谢谢大家！！！！！！！！！！！！！

数值计算算法：内维尔的迭代插值算法写的帕斯卡尔为了评估在该内插多项式p   第（n +1）不同的数x（0），...，X（n），在数x   对于函数f：   输入：数x（0），...中，x（n）的作为xx（0），...，XX（N）;            数x;的F为Q的第一列的值            如果函数f被提供，或者可以被计算出来。   输出：P（X）= Q（N+1，N+1）表Q。

A matlab program for  multi-target tracking,The problem of multi-target tracking is comprised of two distinct, but tightly coupled challenges: (i) the naturally discrete problem of data association, i.e. assigning image observations to the appropriate target; (ii) the naturally continuous problem of trajectory estimation, i.e. recovering the trajectories of all targets. To go beyond simple greedy solutions for data association, recent approaches often

用c++编写的龙贝格积分的程序 附有实例和计算结果-With c++ Prepared Romberg integration process with examples and calculation results