求矩阵秩的c程序

数值字符串进制转换-numerical string band conversion

Network Hopfield Model-Hopfield Model Network

对于文本分割功能，并不差，使用使用 c + + 实现的你可以给它一试，于某简单。

Kriging 内插算法 通过已知点的测量值来内插获取未知点的预测-Kriging algorithym

一个基于简单的LBP程序的验证程序，得到LBP图以及其直方图，通过对比直方图可以看出两幅输入图像的相似性，有LBP的三种模式：一致模式、旋转不变模式、旋转不变一致模式。

1015虽然是到很简单的题，但这个算法巧妙的运用了数论中的一个小知识点，使得算法变得更快且更简单。简直让人拍手称快！ 还有几道其他的zoj题。适合初学者的题。大牛们可以绕道。

1使用stm32f051最为主控，次代码在模拟期中测试过，缺点为数据不是很稳定，不过有待改进                                                                                                                                                                                                                                 

应用背景 二维数组的截断和追加并不像TStringList那么简单。在研究二维数组的截断和追加时，写了本例子来研究。提供给有相同问题的后来人参考，代码有点青涩，毕竟是研究算法的的demo，不喜勿喷！ 关键技术 二维数组的截断和追加是一个抽象的概念，本demo把它实例化，可以给爱偷懒的程序学习者参考，不足之处欢迎拍砖。{删除动态数组指定元素的过程:　参数　arr　是数组名,　参数　Index　是要删除的索引} procedure TForm1.DeleteArrItem(Index:Integer); var    j:integer; begin   if   Length(MyProArr)>1 then   begin    for j := Index to Length(MyProArr)-2 do        begin         MyProArr[j,0]:=MyProArr[j+1,0];         MyProArr[j,1]:=MyProArr[j+1,1];      end;     setlength(MyProArr,Length(MyProArr)-1,2);    end else    begin      setlength(MyProArr,0,2);    end;

对于同一副256*256的lena图像进行压缩感知，对比的算法是BP,OMP以及StOMP（FDR），评价指标有：运算时间，压缩比率以及峰值信噪比

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步：变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数）D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0