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资源描述一个长,宽,高分别是m,n,p的长方体被分割成m*n*p个小立方体。每个小立方体内含一个整数。 试着设计一个算法，计算所给长方体的最大子长方体。子长方体的大小由它内部所含所有整数之和确定。 约定：当该长方体所有元素均为负数时，输出最大子长方体为0。

这是水涟漪效应的Qt实现。它将被用作另一个程序（ETFShop）的插件，或者如果用户愿意，可以查看代码并从代码中获得水波效应。

求解整数的最大公约数-the common denominator for Solving Integer

在Python下基于Arcgisn内核完成了影像拼接的功能，根据图像的地理位置进行拼接，对于重叠去的处理，就是后面处理的图像会覆盖前面处理的图像，计算所有的输入文件的空间范围的并集，然后根据图像的分辨率，计算结果图像的大小投影等信息，这个函数里面其实可以直接进行投影转换，等一系列的坐标转换处理，程序可以运行。

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可读入点数据来生成二维非结构网格，点数据存贮于文件中，自己先准备好，用fps运行编译程序即可，输出的网格数据存储于grid及tec文件中，可通过plot软件实现生成网格的可视化

BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如：①、学习收敛速度太慢；②、不能保证收敛到全局最小点；③、网络结构不易确定。

Svd Feature包含一个很灵活的Matrix Factorization推荐框架，能方便的实现SVD、SVD++等方法, 是单模型推荐算法中精度最高的一种。SVDFeature代码精炼，可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算。 另外含有Logistic regression的model，可以很方便的用来进行ensemble运算

a 3x3 matrix multiplication

处理对象是复数矩阵。利用c#语言，定义了复数矩阵类，同时实现复数矩阵奇异值分解svd、计算其自协 方差矩阵、复矩阵求逆的全选主元高斯－约当法等矩阵运算。该类复数矩阵的运算，在一些算法中经常用到。