全主元高斯消元法求解复系数线性方程组的解

时隙ALOHA协议，写论文超级有用，基于OPNET仿真计算原理

矩阵求逆 采用追赶法实现矩阵求逆的快速算法-Matrix Inverse

一个多层神经网络的DEMO 。这个多层神经网络通过学习训练后可以 准确地计算AND和OR运算（注意这里的准确只是最接近正确解的意思。你懂的）

这是 AES （高级加密标准） 的一个实现，应用程序加密文本使用 AES 加密的数据，ratlib 是一个加密库，允许您加密文件与 AES、 RC4 和茶的算法

按列存储三对角矩阵。三对角矩阵可以按行、按列等多种方式存储，本代码是三对角矩阵按列存储的数据结构问题。解决数据结构里面基本的问题，是很好的源代码。

应用背景这是这篇博文的工程代码，是MyEclipse的工程文件。下载后解压缩，可以直接导入MyEclipse中运行。 由于原工程开发的时候是在MyEclipse中引用mahout的jar包，所以这个压缩文件并没有相关的jar文件， 故运行此项目之前需要做的事请，是需要导入mahout的开发包。关键技术Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过 滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 中还加入了对Apache Hadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中

包括编译程序词法分析器、操作系统进程状态切换演示、VC_哈夫曼树halftree、节点矩阵最短路径guildmap、串基本操作的演示-Including the compiler morphology analyzer, the operating system advancement condition cut demonstration, VC_ Haveman sets up halftree, pitch point matrix most short-path guildmap, the string elementary operation eo demonstration

计算方法A中的雅可比算法 是我在学习计算方法时编写的 体现了雅可比算法计算求解的过程-A calculation method of Jacobi algorithm is calculated in the study prepared by the method reflects the Jacobian algorithm for Xie process

998年，美国华裔科学家Huang提出了一种新型的非线性非稳态信号处理方法：希尔伯特-黄变换（HHT）。HHT方法从信号自身特征出发，用经验模态分解（EMD）方法把信号分解成一系列的本征模态函数（IMF），然后对这些IMF分量进行Hilbert变换，从而得到时频平面上能量分布的Hilbert谱图，打破了测不准原理的限制，可以准确地表达信号在时频面上的各类信息。 HHT就是Hilbert-Huang Transform（希尔伯特黄变换），美国航天航空局黄鳄教授发明的，大概的过程是：先对信号进行经验模态分解（Empirical mode decomposition －EMD），得出本征模态函数（IMF intrinsic mode function），再对本征模态函数进行希尔伯特变换，从而过进一步得该信号的希尔伯特谱、时频能量谱等，以便对信号进行分析，据介绍对非线性及非平稳 信号有较好的分析和处理效果。

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