信息论只能对法官进行解码，更实用。学习的学生…

可以用二分法来解非线性方程解方程，简单的程序代码，虽简单，但很实用-Dichotomy can be used for solving nonlinear equations equation, a simple code, though simple, but very practical

图形学中画线，画圆，多边形，线段裁剪，画曲线，此程序是基于窗口的，画线包括DDA,Midpoint，bresenham画线方法，中点画圆，多边形扫描线算法，区域填充算法，线段裁剪Cohen-Sutherland，中点分割线算法，梁友栋-bayskey算法，曲线Bezier曲线定义画，Bezier曲线递推画等，反正算法挺全面的，用的是MFC用户窗口

c#多线程源代码-multithreading source code

ＦＦＴ的源代码，Ｃ语音，比其他的ＦＦＴ代码更加效率高和质量好．-FFT source code, C voice, other than the FFT code more efficient and better quality.

运用机器学习算法实现人脸特征点的自动定位，可用于人脸识别，表情识别等领域。

资源描述此程序是利用回溯法的思想，来解决N皇后问题。利用Ｃ＃语言进行开发，可以更加直观的观察回溯法的运用步骤。

用蒙特卡罗方法求积分的小程序，可以设置求解精度-using the Monte Carlo method for the integration of small procedures, the setting up of Accuracy

联机数字手写识别，模式识别中很基础的程序，也是基于点轨迹的识别-Online digital handwriting recognition, pattern recognition, it is based on procedures, is also based on the identification of trajectory points

用VB实现优化计算的智能算法-VB Intelligent Optimization Algorithm

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作