MCIL 多示例学习

包含矩阵计算, 求逆, 分解, 函数求极值, 插值逼近的算法, 很全是算法库, 可以直接进行调用.                 

该程序是用C语言写的采用了动量方法的BP神经网络，它具有极其强大的扩展性，可用于函数的逼近及分类识别等各方面，语言书写规范，其中大量使用了动态分配一、二维数组的方法，该网络实例中实现的是对某一函数的逼近，输入层为二层，中间层可自己设定多达十几层，逼近精度非常精确。读者可根据自己的需要设定各层的数目以及相应的训练样本进行训练与测试。-The program is written in C language using the momentum method of BP neural network, which has extremely powerful scalability, can be used for function approximation and classification in areas such as language specification, including large-scale use of a dynamically allocated one, two dimensional array of methods, examples of the network realize that the approximation of a function, for the second input layer, middle layer can be set as many as a dozen layers, close to very precise accuracy. Readers may need to be set in accordance with its own number of floors and the corresponding training samples for training and testing.

分科学计算器和简易计算器两种功能-Sub-scientific calculator and simple calculator two functions

四阶龙格库塔法求解流体力学-- 关于N-S方程的串行求解源程序-four bands Runge Kutta method hydrodynamics-- on the Navier-Stokes equations to solve the serial source

C、 使用 ADT 包括 stack.h、 stack.c 和驱动程序堆栈。堆栈使用 c、 ADT 包括 stack.h、 stack.c 和使用 c、 ADT 包括 stack.h、 stack.c 和使用 c、 ADT 包括 stack.h、 stack.c 和使用 c、 ADT 包括 stack.h、 stack.c 和使用 c、 ADT 包括 stack.h、 stack.c 和驱动程序的驱动程序 programStack 驱动程序 programStack 驱动程序 programStack 驱动程序 programStack

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

RSA算法 C++ 实现 RSA算法 C++ 实现 -achieve RSA algorithm to achieve C

使用单片机（C51）读写FAT32文件的源代码，里面详尽描述了FAT32文件的结构及读写方式

这是关于eda实验中的交通灯设计的源码和报告 里面详细说明了使用qurtus的过程  原理和源码都有的 具体实验应该大学的教材都差不多的 可以借鉴一下

Visual C++数字图像模式识别典型案例详解,这是里面的全部代码，内容丰富，含有模式识别领域的各种算法