隐马尔可夫模型

包括数字图像处理的绝大部分算法，都是用C语言是实现，算法包括灰度变换，图像平滑，图像消噪，图像分割，图像边缘检测，图像的几何变换（比例缩放、图像的平移、图像镜像，图像旋转等），图像的二值计算，图像编码，图像复原。

基于matlab的kalman滤波源程序，实现基本的卡尔曼滤波。-The kalman filter matlab-based source to achieve the basic Kalman filtering.

实现背包问题的三种贪心策略，背包问题描述如下: 已知 背包容量M=120 物品种类数n=10 各种物品的总效益pi(i=1,2,………10) : 50,60,70,80,90,80,70,60,50,40 各种物品的总重量wi(i=1,2………10) : 17,30,25,41,80,70,64,56,47,38 求: 各种物品所取重量占其总重量的比例xi(i=1,2,…..10),满足0

应用背景package Kmeans; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.util.ArrayList; public class KMeans { private static String fileName = "E:java练习Arithmeticjulei1.txt"; // 文件地址 private static int numTotal; // 聚类总数 private static int K; // 聚类的簇数关键技术典型的聚类算法，应用广发，学习简单，java技术的使用

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

MD5校验和算法源码-MD5 checksum algorithm source

资源描述这是一个关于Aloha的防碰撞仿真算法，里面有相关的论文和源代码，亲测好用

小波变换程序，二维小波变换和一维小波变换源程序。-wavelet transform procedures, two-dimensional wavelet transform and a peacekeeping source wavelet transform.

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将求解偏微分方程和局部网格加密简单组合在了一起。用的方程是一个含有间断二次系数的椭圆型方程，在系数间断的位置，解会有一个弱间断。-Will solve the partial differential equations and local mesh refinement simple combinations together. Used equation is a quadratic coefficient of containing discontinuous elliptic equations, the location of discontinuity in the coefficient, there will be a weak solution of continuity.