java古典问题：兔子生兔子

研究生期间上《数值计算方法》课的作业，所有代码都是C语言实现并调试通过，现在上传为大家服务。这是不动点算法-"numerical methods" courses of operations, are all code and the C language debugging passed, and upload to us. This is the fixed point algorithm

C常用数值算法－－线性代数方程的求解-C commonly used numerical algorithm-- linear algebraic equations can be solved

对一个可排序数组A[]，从右到左扫描这个有序的字数组，直到遇到第一个小于等于A[]的元素，然后把A[]插在该元素的后边。基于递归思想，从底至上地实现这个算法，效率会更高，也就是使用迭代。给定n个可排序的元素构成的一个数组A[]，输出一个非降序排列的数组A[]。

根据图像锐化的原理编写，可以直接运行，效果明显，和photoshop里的Usm锐化的效果差不多

Goertzel基本算法在每次采样后立即进行处理，在每个第N次采样进行一次音调检测。在采用FFT算法时，我们要对成块的采样进行处理，但这并不意味着必须按块来处理数据。数字处理的时间很短，因此如果每次采样都存在一次中断，那么这些数字处理完全可以在中断服务程序(ISR)内完成。或者，如果系统中存在采样缓存，那么可以持续采样，然后进行批处理。-Goertzel basic algorithms in each sample immediately after processing, in each of the first N sub-samples to conduct a tone detection. In the use of FFT algorithms, we would like to be processed into a block of samples, but this does not mean that must block processing the data. Digital processing time is very short, so if an interrupt for each sample are present, then the digital processing is fully able to interrupt service routine (ISR) to complete. Or, if the system exists in sample buffer, you can continue to sample, and then batch.

应用背景背景为基于深度学习的车辆识别毕业论文 的完成关键技术将处理后的图像进行深度神经网络训练，完成一个深度学习装置，最后使用softmax分类器，对学习特征进行分类

高斯消去解方程组c-Gaussian Elimination Solution equation c

分段算法的程序，很好的。绝对简练-Segmentations procedures very well. Absolutely concise

应用背景7777777777777777777777777777777777777777777777lkajhouewhlkjwhrflkjsdhfal;klakljrhlkjhdsnaljkfnlkJHSRLKWEJHLKJFHLKUYROIWQUYOPAIS;LDKJFLASMKNDLVJKZXNBCVLOJKHA LKJBFAMLNDLKAJHORKJWQHOIUQhw;J;LkjLKAJ    OP289YELKWJH    1KUYEOQWEHLKJHEP18923YEPOIRHFNLAKjwNLqyhoe182y3poieuh1goljebdlWQKeyhpoqiudrkosajfnh;lkqww;kljqwp382u4f;lkdsanf;walkELHWR444444499999999999999999999999999999999999999995555555555555555555555555555555555555500000000111111111111111000000000000000000关键技术222222222222222222333333333333335555555555555551111111111111111115555555555555555444444444444444444444444444444444444444444444444444499999999999999999999999999999999999999995555555555554444444444444444444444444444444444444444444444999999999999999999999999999999999999999955555555555555555555555555555555555555444444444444444444444444444444444444444444444499999999999999999999999999999999999999995555555555555555555555

主要完成了在虹膜识别中的虹膜定位功能，采用了动态轮廓模型（ACTIVE CONTOUR MODEL）-一个学生的毕业设计，支持开源-Mainly completed in the iris recognition function of the iris location, using a dynamic contour model (ACTIVE CONTOUR MODEL)- a student