基于背景差分的目标提取opencv

An exapmle of mathmatica

迷宫问题输出每一步的棋盘变化 第一个用递归解决的问题-maze problems every step of the output change a chessboard with the recursive solution

System C是一种软/硬件协同设计语言，一种新的系统级建模语言。它包含了一系列C++的类和宏，并且提供了一个事件驱动的模拟核，使得系统的设计者能够用C++的词法模拟并行的进程，特别是在SoC系统中。 这是SystemC全加器的一个例子，可以使用Linux中的g++编译

用Dijkstra算法求有向网的v0点到其余各点v的最短路径P[v]及其带权长度D[v],开发语言为c语言。

本程序模拟细胞的自我繁殖，你会看到一个柔软的细胞诞生在电脑屏幕上，然后随着各个分子的撞击，细胞开始分裂，经过一段时间的演化，这个细胞会在溶液中把自己复制，然后这个过程会继续进行……。这种自我复制是在人工化学的基础上进行，比起原来的基于细胞自动机的自我复制更加形象逼真-the cell simulation of self-reproduction, you will see a soft cell birth on the computer screen, and then with all the percussive elements, cell division, after a period of evolution, the cells in the solution themselves copied, and then the process will continue ... . This self-reproduction of the artificial chemical basis, compared to the original cell-based automatic machine self-replication more vivid

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

实现了ACM1087题中的要求，以文件的方式提供测试数据。-ACM1087 realize the title of the request, the document provided in the form of test data.

实现直线段和多边形的扫描转换，利用基于GLUT平台交互式程序验证算法有效性，支持用户用鼠标画直线（bresenham法实现）、多边形（扫描线转换算法）

最优化问题：变尺度算法求最多元非线性函数的最值问题-optimization problem : Changing the scaling algorithm for the nonlinear function of the value problems

Alpha plus 算法在 c + + 中的实现。  包括输入和输出 txt文件。