快速傅立叶变换

魔方算法 即横竖斜的数字和都相等的方阵-Cube algorithm that regardless of the number of ramps and are equal to the matrix

实现关联规则算法，利用Apriori算法寻找频繁项集，再根据支持度剔除不符合需求的频繁项集，直到找到最大的频繁项集，即K项集，再根据置信度，确定强关联规则，最终得到我们事务集之间的关系，从而进行下一步的分析。

该算法是描述了基本的BP网络，期间加入了正向传播和反向误差调整的算法，并且采用加入学习动量的方法使得网络快速收敛，使得网络有比较好的应用性，可以直接使用测试数据，得到想要的输出，理想输出。

第一种三次样条插值函数 SPL1为函数文件， SPL10为主文件。 相关参数说明见注释-first cubic spline interpolation function for function SPL1 documents, SPL10-based documents. Note See related parameters Notes

关于分支为3的树，它的节点种类总数小于7，深度为3，全探索的源代码-With regard to the three branches of the tree, which is less than the total number of nodes of type 7, a depth of 3, all to explore the source code

7zip的源码，VC++平台开发，c的是解压算法，c++压缩解压算法都有，给适合的朋友们，本人正在寻找zip压缩算法，纯C语言，希望得到大家的帮忙，谢谢！

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。

多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解，并举例说明其应用。

利用12阶12次勒让德球谐函数准确计算地球表面及近地空间的地磁场信息，输入参数：三维地理位置（纬度、经度、海拔高度（以千米为单位））和时间（小数年），输出：地磁场的7个量，包括：地磁场总强度F、地磁场水平分量H、北向分量X、东向分量Y、垂直分量Z以及地磁偏角D和磁倾角I。

应用背景利用格子玻尔兹曼方法模拟两相流或者多相流已成为发展潮流，LBM以其独特的优点在广大领域都得到了极大的重视，在一些常规流动中LBM方法已得到了证明。关键技术利用LBM方法模拟泊肃叶流的运动，压力作为驱动条件，编程采用c语言，所模拟得到的结果与精确解相比非常温和，证明了程序的正确性和可行性！