生成均匀随机数列算法实现和生成高斯随即序列的两种算法实现...

插值、拟合与规划问题 插值、拟合与规划问题-Interpolation, fitting with the planning of interpolation, fitting and planning issues

对任意给定的n，用字典法和邻位互换法生成并打印全部排列。-right to the arbitrary n, using the dictionary to law and Exchange Act o-generated and print all ranked.

function.txt是测试文件，以文件形式读取，都是以字符格式读入的，已试过，可以使用，它开始会将频繁项集都展示出来，如频繁一项集频繁二项集，可以在代码开始自己设置支持度

由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。-by uniform distribution of random variables generate normal random variable algorithm.

资源描述本文首先在查阅和参考大量国内外相关文献的基础上，介绍了无线传感器网 络节点定位技术的研究背景及意义，综述了国内外研究现状，并详细介绍了无线 传感器网络中一些典型的无需测距定位算法和系统。 传统DV-Hop 算法采用较少的锚节点参与平均跳距计算，未知节点使用此平均 跳距值误差大，为了减小DV-Hop 算法的定位误差，提高待定位节点的定位精度， 本文从以下三方面对其进行改进：针对DV-Hop 定位算法适应节点均匀分布的网络 这一特性，在算法的前期提出了节点的部署策略；针对平均每跳距离在求各种跳 数的节点之间的距离时有着不同程度的影响，在算法的中期提出了距离修正值策 略；针对用三边或多边测量法计算未知节点的坐标精度不高这一问题，在算法的 后期使用了具有交叉因子的粒子群算法这一策略 使用Omnet++和Matlab 仿真工具对提出改进算法的有效性进行验证。实验证 明，与DV-Hop 算法相比，三种改进算法的定位精度都得到了一定程度的提高，特 别是基于交叉因子粒子群定位时效果最佳，能更好地满足实际应用的需求。 关键词：无线传感器网络，节点定位技术，距离向量-跳段，平分四块部署，距离 修正，交叉粒子群优化算法

数据挖掘经典FP-growth算法C源码实现-Data Mining the classical FP-growth algorithm C source code to achieve

矩阵类，可进行矩阵的各种运算，并可求解Ｎ阶线性方程-matrices, matrix for the various operators and can solve linear equations N

k-d树 （k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。ICP算法最初由Besl和Mckey提出，是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下的坐标点集P = {Pi, i = 0,1, 2,…,k}及U = {Ui,i=0,1,2,…,n}。其中，U与P元素间不必存在一一对应关系，元素数目亦不必相同，设k ≥ n。配准过程就是求取 2 个坐标系间的旋转和平移变换矩阵，使得来自U与P的同源点间距离最小

    一种3D图像变换方法: 通过图像3D坐标的空间关系, 借助双线性插值运算, 对图形进行3D变换, 使其变形为投影仪所需要的预畸变图像, 然后将其投影到非平面物体上, 便能让观察者看到任意角度的投影图形, 从而实现投影3D变换。

二维图形的软件实现