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翻译 maninwest@Codeforge 作者:raildude@CodeProject计算 2 D 线段交点（如存在）的算法这是种应用代数的练习题， (尤其是方程  y = mx + b, 所谓的线性方程的斜截式).背景我有个  Python 的 3d 查看应用程序，使用 Pygame 做 UI。 它有线框显示和原始的"隐藏表面移除"选项。我想添加一个隐藏线移除的选项，因为Pygame 好像不支持 "空心多边形" 绘制方法. 我想此代码可能是向该方向迈出的一步。稍后，我发现 MeshLab 可以提供我想要的功能..使用代码你需要安装  Python和  Pygame。或者，你可以提取四个函数 (slope(), y_intercept(), intersect() & segment_intersect()) 并在合适的地方使用。

有很多文章放在网上，提供更多有关免疫算法比资料覆盖在本导言中。一些链接如下，但谷歌搜索"人造一词 免疫系统"会带来更多。本文论述了一些主要概念包括克隆选择、 亲和力成熟和抗体相互作用的免疫算法。

这是个MFCC-DTW的单个音的识别程序，已经可以运行，但是识别率在80%左右，希望有大神可以帮助改一下，同时也比较适合初学者来学习和入门。文件夹里是0-9的单音音频

UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一

生成密码的程序，按照升序模拟不同进制的加法运算。-generated password procedures, in accordance with the simulation of different band ascending the addition operations.

清华大学数学实验之线性方程组的数值求解幻灯片与MAT源码-Tsinghua University, Experimental Math linear equations of the numerical solution of the slide with the MAT-source

最小二乘法-Least Squares

约瑟夫环-Josephus

转换大多数的VB6 代码到手册中的示例VB.

ASCII码转BCD码算法-ASCII transfer algorithm BCD