（原创）非常有用的公历转农历、农历转公历算法（农历数据至2100年）

一个tabu search算法框架-a tabu search algorithm framework

小二乘法合的fortran语言实现，与曲线拟合的fortran实现

应用背景一个旅行推销员是准备一个大的销售之旅。在他的家乡，提着手提箱，他将进行一次旅行，他的每一个目标城市被访问一次然后回家。鉴于城市之间的两两距离，在参观他们的最佳顺序是什么，从而减少整体的距离？为城市的1，……，N，推销员的故乡1，让a  ； ；（dij）是城际间的距离矩阵。我们的目标是设计一个旅行的开始和结束在1，包括所有的其他城市是一次性的，并具有最低的总长度。图中显示了一个涉及五个城市的例子。 ；关键技术让我们马上进入DP。那么什么是适当的子问题求解TSP？在这种情况下，最明显的部分解决方案是一个旅游的初始部分。假设我们在市1的要求开始，参观了几个城市，现在在城市的什么信息是我们为了扩大这部分旅游需求？我们一定要知道，因为这将决定哪些城市未来最方便的访问。我们还需要知道所有访问的城市到目前为止，所以我们不要重复任何人。在这里，然后，是一个合适的子问题。

神经元算法的实现方法和应用，通过神经元算法生成。txt文件，描述算法过程

遗传算法-偏最小二乘法,用于分析定量GA-PLS-GA- partial least squares method for quantitative analysis of GA- PLS

这一简单的 FastMap 算法执行。与此代码片段可以绘制结果这样在二维空间中的多维投影。这种算法是真快因为复杂度 o （n）。在许多情况下的应力是平等或比 PCA 和 MDS betther。

分割是图像处理中最重要的任务之一。它包括在像素分为两个或多个组根据其强度水平和门槛值。分割质量，取决于用于选择阈值的方法。古典实现用于多阈值分割是计算代价昂贵的因为他们彻底搜索优化的目标函数的最佳值。根据这种条件下，利用优化的进化途径已扩大。电磁像算法 (EMO) 是人口的一种进化的方法，模仿之间收费，以发展成员的吸引力排斥机制。不同于其他算法，EMO 展品有趣的搜索功能，而保持较低的计算开销。本文介绍了一种基于 EMO 的阈值 （MT） 算法。该方法结合目标函数提出了流行的大津和卡普尔的 MT 方法 EMO 算法的良好的搜索功能。该算法从内部图像直方图的可行的搜索空间的随机样本。这种样品建立 EMO 上下文的每一个粒子而它的质量评价考虑是受雇的 Otsu 或卡普尔方法的功能的目的。价值观的引导下这些客观的候选解集进化透过 EMO 的经营者直到找到最佳的解决办法。该方法生成一种可以有效地识别在为数较少的迭代的数字图像的阈值的多层次分割算法。实验结果表明性能的 EMO 实现数字图像分割的证据。

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由grid数据生成等值线，可以设置等值线间隔，并能进行颜色填充。非常具有参考价值。

资源描述了解数字图像处理的基本算法，如平移、旋转、平滑、锐化、灰度图的转化、对比度扩展，腐蚀、膨胀...