A5算法的实现（使用C语言）

c源码，数学函数库，包含了大部分数学公式，矩阵运算等-c source code, the mathematical function storehouse, has contained the majority of mathematical formula, the matrix operation and so on

BP神经网络源代码，通过BP神经网络可进行各种模拟，特别是运算模拟都可以逼近-BP neural network source code

我自己改写的Remez,FIR滤波器参数计算程序-I write in Remez, FIR filter parameter calculation procedures

GFLIB - C Procedures for Galois Field Arithmetic and Reed-Solomon Coding. 该函数库广泛用在网络编码和信道编码中。-GFLIB- C Procedures for Galois Field Arithmetic and Reed-Solomon Coding. The library is widely used in network coding and channel coding.

GPSS语言编写的排队系统的模型模拟程序。和文档在一起的还有一个word的说明和一个c语言编写的排队系统的模拟程序，可以对照比较模拟的结果。-GPSS language model of queuing system simulation program. And documents with a word description and a c languages queuing system simulation program, you can compare the results of simulation.

一个用fortran90编写有限元流体求解器，包括使用源代码，输出文件和单元文件，推荐学习使用-Prepared using a finite element fluid fortran90 solver, including the use of source code, the output file and the unit document and recommend learning to use

解非线性方程的同伦算法-Solution of nonlinear equations homotopy algorithm

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

DFP, 本程序适用于求解形如f(x)=1/2*x Ax+bx+c二次函数的稳定点 -DFP, this procedure applies to solution of the form f (x) = 1/2* x" Ax+ bx+ c quadratic function of the stable point

物联网智能信息处理算法的输入要从文件读取，具有通用性假设min_sup_count=2，在如下交易数据集上，验证算法结果的正确性