百钱买百鸡算法设计和分析

此算法是用于文字的分割，包括图像的预处理，比如灰度图二值化，梯度瑞华，自适应阈值分割，离散杂点去噪，以及字符的倾斜校正，最后对字符分割，并用在分割出来的字符画框标识

Numerical Anaysis 8th Edition Burden and Faires (Maple Source)

资源描述地震勘探中，频率-波数域PSPI波动方程正演模拟C语言程序，适合与初学正演的人，其在相移法的基础上利用插值提高了算法精度，同时相比时域有限差分运算更快，但仍然不能适应横向速度变化过大的速度模型。

新手上路 用雅可比符号来计算勒让德符号的值 用于判断与素数p互素的正整数n是否是mod p 的二次剩余-Started Jacobian symbols used to calculate Legendre symbol for the value judgment and mutual-p-a positive integer n is whether the mod p Quadratic Residue

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。

求矩阵奇异分解svd算法，共计4种实现方式，-for SVD matrix decomposition algorithm, for a total of four kinds of achievement,

本人编写的leetcode部分算法源码，为了下载matlab程序，上传了。。。。。。。。。。。。。。。

混合SPMD 模拟退火算法及其应用-mixed SPMD simulated annealing algorithm and its application

一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒。具体原理分析可参照相关文章

这个傅立叶实例算法使用了基2、基3、基4、基5、基8、基10……混合算法，几乎可以计算任意长度的FFT。说明白点也就是当序列长度n为2、3、5、7、11等这些比较小的素数时，或者n的最大素因数