说明：本程序用于矩形截面偏心受压构件对称配筋的设计和复核以及不对称配筋的复核。本程序有文件支持，但无需建立数据文件，请按屏幕提示输入数据，并注意单位。本程序可在...

关于多次样条插值的经典算法-on several spline interpolation algorithm classic

这是一个分别用Bezier曲线和B样条曲线进行曲线拟合的例子 程序用VB6.0中文版编写 例子中需要一个窗体和一个按钮（使用默认的名字） 在本例中，黑色的线条是对坐标系上各点的直接连线 黄色的线仅对点间连线进行近似拟合，并不通过每一个点，使用的是B样条曲线 蓝色的线通过除第一个点和最后一个点之外的每一个点，使用的是Bezier曲线-This is a difference with Bezier curves and B-spline curves curve fitting example of the procedures used to prepare the Chinese version VB6.0 need an example of the form and a button (use the default name), in this case, the black lines of the coordinates of the point on the direct connection of the yellow line between the only point Approximate line fitting, does not pass through every point, the use of B-spline curve through the blue line in addition to a final point and a point outside of each one, using a Bezier curve

蚁群算法作为一种新的智能计算模式， 由于其离散性本质而在组合优化问题上取得 巨大成 功，但这也限制了它在连续问题求解中的应用。-Ant colony algorithm as a new kind of intelligent computing model because of its nature discrete combinatorial optimization problems in on a great success, but it also limits the problem to solve for the application.

在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上这个序列的图像是十分相似的，这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法，然后提出了DTW算法，这种方法在语音识别，机器学习方便有着很重要的作用。 这个算法是基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，简单来说，就是通过构建一个邻接矩阵，寻找最短路径和。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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最小圆排列的分支限界法！ 用了很好的剪支策略很快的！-smallest circle with a branch and bound method! With a good strategy for cutting sticks soon!

应用背景简单地数据处理，计算两组数据间的相似性，应用在推荐系统的数据处理中，其他方向的数据处理也适用，比较简单易学，供学习交流。关键技术用C++语言实现的简单数据处理，在很多研究方向可以用于预处理数据，计算数据的相似性也是很多研究方向需要用到的，希望对大家有用。

在vc++ 6.0中用c++语言，编写计算最短路径的Dijkstra算法，采用邻接矩阵的存储结构。

3 D FDTD 模拟的中心 — — 半波偶极天线。仿真技术进行了时域有限差分网格尺寸： nx*ny*nz*nt = 80*80*50 * 210。吸收边界是目前 （贝朗热的技术） 组成的最外层10 层。

应用背景目前，智能监控和智能交通的应用非常普及，如何让在普通的视频监控技术当中加入智能功能成为各大厂商和高校竞争的焦点之一。在智能监控当中，跟踪技术有非常广泛的使用价值。如果能将跟踪技术做好，产品会非常具有竞争性。关键技术目前的跟踪技术可以采用多种方法，在彩色图像，灰度图像，二值图像上均可以做出不错的跟踪算法。就计算量而言，彩色图像的计算量是最大的，实时性很难保证，灰度图像跟踪相对计算量较小，而且可以利用的图像信息比较多，而二值图像的跟踪，计算量是最小的，可以做到非常快。