迷宫生成及搜索算法，一些好的算法，分享给大家

多元线性回归为pacient 在多重线性回归，我们使用多个解释变量 ； 这将使我们在建设中使用的详细信息的优点 模型和，因此，更准确的估计。

本程序包含LS信道估计方法和MMSE信道估计方法，程序已经验证，当可以获得训练符号时，最小二乘（LS）法信道估计由于简单而被广泛用于信道估计。将训练符号用于信道估计，可以提供较好的性能，即降低误码率（BER），该程序正确可用，且带有注释，方便理解运用！

Laplace method to make mesh

问题描述：设R={ r1, r2, ...., rn}是要进行排列的n个元素。其中元素r1,r2,......,rn可能相同。试设计一个算法，列出R的所有不同排列。 编程任务：给定n 以及待排列的n 个元素。计算出这n 个元素的所有不同排列。

应用背景现实生活中，电路、路网等很多的应用都需要分析大量的图信息，现在高效分析的做法就是将应用中的图抽象为一个数学意义上的图，可以讲电子元件、路元等元素抽象为图中的顶点，将元素之间的关系抽象为图中的边，将这个关的属性抽象为边上的权重，这样我们就面对一个分析处理这个巨大图的问题，metis算法就是高效解决这个问题的一个算法。关键技术多级划分算法包括粗化，初始划分和细化三个部分。其中粗化部分是为了减少图的规模，减少图的复杂度，构件图的多级层次；初始划分是为了将图粗化到一定程度之后，对被粗化的图进行初次划分；细化算法是按着粗化的层次一层一层的将图恢复成原状并且恢复过程中逐层优化。

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该程序混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。

我们的计算方法作业 线性方程组的Gauss消元法（不选主元法）算法实现-our method of calculating operating linear equations Gauss elimination method (Pivot) Algorithm

中国农历，有详细的阴历算法。中国农历，有详细的阴历算法-Chinese Lunar, lunar calendar has a detailed algorithm. Chinese Lunar, lunar calendar has a detailed algorithm

韩家炜近几年的研究成果，是很好的数据挖掘研究者的参考资料-Han Wei, the research results in recent years is a very good reference for data mining researchers