求解非线性方程组的一个高效算法，用FORTRAN实现.

有五个房子，每个房子的颜色不同，里面分别住着不同国家的人，每个人都有自己养的不同的宠物，喜欢和不同的饮料，抽不同牌子的烟。现在已知以下的一些信息：-five houses, each house different colors, which were home to people from different countries, Every individual has his own support of the different pets, likes and different beverages, pumping different brands of cigarettes. Now known some of the following information :

Local K-means Algorithm for Colour Image Quantization

经典算法问题————最近点对问题 采用MFC界面，操作简单易懂。可供大家参考学习。 算法执行效率高。方便的界面操作供大家好理解算法的精髓。

自己写的一个Bayes分类器的matlab程序，比较简单。 使用方法 >> [ train_x, train_y ] = readdata("train_data.txt" ); >> [ test_x, test_y ] = readdata("test_data.txt" ); >> [mode]=MyBayes_train( train_x, train_y); >> [ acurracy, predict_y]=MyBayes_test( test_x, test_y, mode);

在节点上给出节点基函数，然后做基函数的线性组合，组合系数为节点函数值，这种插值多项式称为拉格朗日插值公式线性插值也叫两点插值，已知函数y = f (x)在给定互异点x0, x1上的值为y0= f (x0)，y1=f (x1)线性插值就是构造一个一次多项式P1(x) = ax + b使它满足条件P1 (x0) = y0 P1 (x1) = y1其几何解释就是一条直线，通过已知点A (x0, y0)，B(x1, y1)。线性插值计算方便、应用很广，但由于它是用直线去代替曲线，因而一般要求[x0, x1]比较小，且f（x）在[x0, x1]上变化比较平稳，否则线性插值的误差可能很大。为了克服这一缺点，有时用简单的曲线去近似地代替复杂的曲线，最简单的曲线是二次曲线，用二次曲线去逼近复杂曲线的情形。

实现集合的交和并集- The realization gathers junction with sum aggregate

这个项目正在执行 DNS 代替 RSA 算法，因为它有一定的局限性，它设法改善。

K-means算法和改进的K-means算法，它是基于成对约束COP-k均值算法。该算法结合了不容错过的链接，可以在这两种类型的约束“监管”的数据对象不-Link的限制进行划分。

1. 里面的txt文件为三大家的旅行时间表 2. 代码中应用旅行时间的计算公式，实现，并比较三大家的结果是否可以通过这个公式获得。公式在代码中已经贴出 3. labview应用的是2010.

线性方程组求解的三个源程序.rar--Three source codes about linear equations solution( .Rar)