K均值聚类

这是一个简单的遗传算法程序，主要从选择、交叉、变异等方面对遗传算法的过程进行了编程

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与 at89c51 单片机微控制器的嵌入式的系统 液晶屏驱动程序固件 液晶控制器驱动程序一 C 是 UC1611s

#-------------------------------------------------## Project created by QtCreator 2017-11-01T09:35:55##-------------------------------------------------QT       += core guigreaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgetsTARGET = read_dxfTEMPLATE = app# The following define makes your compiler emit warnings if you use# any feature of Qt which as been marked as deprecated (the exact warnings# depend on your compiler). Please consult the documentation of the# deprecated API in order to know how to port your code away from it.DEFINES += QT_DEPRECATED_WARNINGS# You can also make your code fail to compile if you use deprecated APIs.# In order to do so, uncomment the following line.# You can also select to disable deprecated APIs only up to a certain version of Qt.#DEFINES += QT_DISABLE_DEPRECATED_BEFORE=0x060000&n

一个C#的导航条，非常漂亮，希望大家喜欢，个人感觉还可以-using c#

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;namespace ConsoleApplication1{    class Program    {        static void Main(string[] args)        {            double x1 = 0;            double x2 = 0;            Console.WriteLine("求 ax^2+bx+c=0 的解");            Console.Write("请输入a的值：");            double a = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());            Console.Write("请输入b的值：");  &nb

C++Builder核心对于进一步学习bcb很有帮助，让你更加了解C＋＋buidler-C Builder core for further study moreover helpful for a better understanding of your C++ buidler

人工蜂群算法简介与程序分析   目前人工蜂群算法主要分为基于婚配行为与基于釆蜜行为两大类，本文研究的是基于釆蜜行为的人工蜂群算法。 蜜蜂采蜜   自然界中的蜜蜂总能在任何环境下以极高的效率找到优质蜜源，且能适应环境的改变。蜜蜂群的采蜜系统由蜜源、雇佣蜂、非雇佣蜂三部分组成，其中一个蜜源的优劣有很多要素，如蜜源花蜜量的大小、离蜂巢距离的远近、提取的难易程度等；雇佣蜂和特定的蜜源联系并将蜜源信息以一定概率形式告诉同伴；非雇佣蜂的职责是寻找待开采的蜜源，分为跟随蜂和侦查蜂两类，跟随峰是在蜂巢等待而侦查蜂是探测蜂巢周围的新蜜源。蜜蜂采蜜时，蜂巢中的一部分蜜蜂作为侦查蜂，不断并随机地在蜂巢附近寻找蜜源，如果发现了花蜜量超过某个阈值的蜜源，则此侦査蜂变为雇佣蜂开始釆蜜，采蜜完成后飞回蜂巢跳摇摆舞告知跟随峰。摇摆舞是蜜蜂之间交流信息的一种基本形式，它传达了有关蜂巢周围蜜源的重要信息如蜜源方向及离巢距离等，跟随峰利用这些信息准确评价蜂巢周围的蜜源质量。当雇佣蜂跳完摇摆舞之后，就与蜂巢中的一些跟随蜂一起返回原蜜源采蜜，跟随蜂数量取决于蜜源质量。以这种方式，蜂群能快速且有效地找到花蜜量最高的蜜源。 算法模型 人工蜂群算法就是模拟蜜蜂的采蜜过程而提出的一种新型智能优化算法，它也是由食物源、雇佣蜂和非雇佣蜂三部分组成。食物源：食物源即为蜜源。在任何一个优化问题中，问题的可行解都是以一定形式给出的。在人工蜂群算法中，食物源就是待求优化问题的可行解，是人工蜂群算法中所要处理的基本对象。食物源的优劣即可行解的好坏是用蜜源花蜜量的大小即适应度来评价的。雇佣蜂：雇佣蜂即为引领蜂与食物源的位置相对应，一个食物源对应一个引领蜂。在人工蜂群算法中，食物源的个数与引领蜂的个数相等；引领蜂的任务是发现食物源信息并以一定的概率与跟随蜂分享；概率的计算即为人工蜂群算法中的选择策略，一般是根据适应度值以轮盘赌的方法计算。非雇佣蜂：非雇佣蜂包括跟随蜂和侦査蜂跟随蜂在蜂巢的招募区内根据引领蜂提供的蜜源信息来选择食物源，而侦查蜂是在蜂巢附近寻找新的食物源。在人工蜂群算法中，跟随蜂依据引领蜂传递的信息，在食物源附近搜索新食物源，并进行贪婪选择。若一个食物源在经过次后仍未被更新，则此引领蜂变成侦査蜂，侦查蜂寻找新的食物源代替原来的食物源。

是一个josephus的应用例子!-Josephus is one example of the application!