完全使用C++写的高效线性代数运算库！还提供了矩阵类。

本案例适合于初学者对python语言的掌握和熟练以及对决策树分类算法的初步模拟，使其对决策树算法的思想有一个更清晰的认识和理解，其中所用的数据集是Iris，并且里面附有整个算法流程的说明文档，更有利于大家的理解，希望能够帮助到其他人。

程序设计步骤： 1、取均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量

提供一个求解庞加莱映射的方法，分享相关的程序，互相学习。-To provide a method of solving the Poincare mapping, sharing related procedures, learn from each other.

这个是基于8051单片机的silconlab对Xbee通信的源代码，里面详细的介绍了算法的基本用法。

基于Boosting 算法的人脸检测,需要opencv，具体运行参见Readme，主要用于人脸的智能识别，只需要输出一张图就可以准确的判断其图中是否含有人脸，人脸的适量，位置，以及大小。非常使用

伪随机数生成算法，很优秀，32位int-pseudo-random number generation algorithms, excellent, 32 int

算术表达式求值的程序，用栈实现的，可以进行加、减、乘、除、乘方、求余计算，支持小数和括号 （数据结构作业）-arithmetic expression evaluates the procedures used stack to achieve, and can be, plus or minus, multiplication, addition, the involution, for I, support minority and brackets (data structure operations)

应用背景八皇后问题是放置八个皇后在8×8棋盘，没有任何两个皇后威胁对方的问题。因此，一个解决方案要求没有任何一个皇后共享同一行、列或对角线。八皇后问题是放置N N N×棋盘皇后更一般的n皇后问题的一个例子，其中的解决方案存在的所有自然数N与N = 2和N = 3的例外。https://en.wikipedia.org/wiki/eight_queens_puzzle关键技术代码是用遗传算法的matlab。在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式的（有时也被称为启发式）通常用于生成优化搜索问题的有效解决方案。遗传算法属于一类更大的进化算法，它利用自然进化的方法，如遗传、变异、选择、交叉等方法，对优化问题产生了解决的方法。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

用于多个离散点拟合光滑曲线的，优化了追赶法，这个例子适用于闭合和不闭合两种情况。当时由于工程情况，写的急，代码不好看，但是很好用。为了方便传递参数，我做了一个链表，用时候根据自己情况可以修改，核心算法不动即可。-point for a number of discrete smooth curve fitting, and optimized to catch up with the law applicable to this case is not closed and the closure of two. At that time, because the situation, was the most aggressive, the code does not look good, but good use. To facilitate the transmission parameters, I have done a linked list, when used according to its own circumstances can change, the core algorithm can be fixed.