32 bits CRC算法演示,用户可以选择输入一个文件，本工具根据循环雍余校验算法，生成并显示出其32位计算结果。...

用CORDIC算法实现的2参数反正切。结果的精度与CORDIC的迭代次数有关，迭代次数越多，精度越高。本例子中精确到小数点后4位。要提高迭代次数，还得把增加1QN格式的位数，比如32位long，程序多处需要修改，有需要的话自己改吧。 -CORDIC algorithm with the two parameters arc tangent. And the accuracy of the CORDIC iteration number, the more the number of iteration, the higher the accuracy. This case accurate to four decimal places. To raise the number of iterations, it has to the increase in a 2:30 format of the median, such as 32 long, multiple procedures need to change, the need to reform it themselves.

基于aforge.net的视频监控智能分析，目标跟踪、物体分类，用C#编写，是个很好的例子。

应用背景最近在学习mahout,买了一本书mahout in action .从网上下载下来的书中的源码实现练习一下加深一下印象,很好的代码,很有用.传上来跟大家分享,希望对大家有帮助.关键技术 解压缩后里面有readme 安装好thrift、maven 将pom.xml中的：改成，引号里面是thrift安装位置。 将pom.xml中thrift的版本从0.6.1改成0.9.0，因为classifier.java是由0.9.0版本生成。 mvn eclipse:eclipse 此时项目上有红色感叹号，添加环境变量：M2_REPO=“你的.m2/repository的路径"即可。 在eclipse将项目import进来。 按照readme中的方法继续操作。

基于matlab的约束非线性规划算法库，适于学习！-Matlab-based algorithm for the constrained nonlinear programming library, suitable for learning!

二维图形的软件实现

进行积分算法的c语言编程 进行的 的拉力拉拉链拉-Integral Algorithm for the c programming language to pull the zipper pull of the pulling force

DRJ Owen的非线性有限元程序（静力部分）。

程序包含一个C++代码和一个经典的matlab算法，主要用来实现k-means 和 GMM算法，大家可以参考一下，附带有两个dataset，谢谢！K-means 和 GMM都是机器学习中很重要的两个算法实现，希望对学习相关知识有所帮助。

C语言算法编程。最小生成树的Kruskal算法 。求加权连通图的最小生成树的算法。kruskal算法总共选择n- 1条边，（共n个点）所使用的贪心准则是：从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。kruskal算法分e 步，其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边，每次考虑一条边。当考虑某条边时，若将其加入到已选边的集合中会出现环路，则将其抛弃，否则，将它选入。

应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化：给定一组项目，每一个有一个重量和一个值，确定每个项目的数目，以包括在集合中，以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包，必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配，有财务约束和在组合数学领域等，学习计算机科学，复杂性理论，密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪，与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源，但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹（1884–1956），这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并；https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并；关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能，遗传算法（遗传算法）是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式（有时也被称为启发式）通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法（环境），它生成的解决方案，优化问题利用自然进化启发的技术，如遗传、突变，选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm