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应用背景（2）蛇的运动  此程序的关键就在于蛇的移动。游戏在进入界面后，在没有执行任何操作的情况下，蛇沿着原来的方向以某一速度前行。若蛇在水平方向上前行，操作者按向左或向右的键，此时该指令判为无效，蛇继续沿着原来水平的方向前行。同样的道理，若蛇在竖直的方向上前行，操作者按向上或向下的键，此时该指令也判为无效，蛇继续沿着原来竖直的方向前行。关键技术图形的驱动，首先是由detectgraph通过检测硬件确定图形驱动程序和模式，然后把自动测试硬件的结果赋给图形驱动器。不同的显示器适配器有不同的图形分辨率。即是同一显示器适配器, 在不同模式下也有不同分辨率。因此, 在屏幕作图之前, 必须根据显示器适配器种类将显示器设置成为某种图形模式, 在未设置图形模式之前,微机系统默认屏幕为文本模式(80列, 25行字符模式), 此时所有图形函数均不能工作。再由initgraph()函数，根据测试结果初始化图形。 

先由原始图像（任选）产生待恢复的图像；(产生方法如下：冲激 函数为 ，将原始图像与冲激函 数卷积产生模糊，然后再迭加均值为0，方差为8，16，32的高斯 随机噪声而得到一组待恢复的图像 ； -By the original images (optional) have to be the restoration of the image (the method is as follows: impulse function, the original image with the impulse function arising convolution fuzzy, and then stacking the mean is 0, the variance for the 8,16 , 32 the Gaussian random noise has been a group of images to be restored

ACM题目，实现两个大数的相乘，题目详见http://acm.zju.edu.cn/show_problem.php?pid=1272-ACM topic, the two realize the multiplication of large numbers, see the topic http://acm.zju.edu.cn/show_problem.php?pid=1272

c4.5的源码决策树最全面最经典的版本-Bank of the most comprehensive source of decision tree of the most classic version

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可以实现矩阵行列式的任意变换，求任意向量的极大无关组，齐次非齐次线性方程组的求解-Can achieve an arbitrary transformation matrix determinant, find great vector independent of any group, homogeneous non-homogeneous linear equations to solve, etc.

常用算法的C程序。主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。-Commonly used algorithm of C procedures. Include polynomial terms, complex computation, random number generation, matrix operations, matrix eigenvalue and eigenvector calculations, linear algebra equations, nonlinear equations with the equations, interpolation and approximation, numerical integration, solving ordinary differential equations, data processing, for solving extremum problems, mathematical transformation and filtering, the calculation of special functions, sorting and search.

原创的基于FIR滤波器噪声处理源代码，附一个原始的心跳音频信号，心跳信号频谱分析，matlab程序包括音频信号的读入程序，FIR滤波器窗函数设计法，滤波器幅频特性，相频特性，滤波器设计效果实验验证。

lda模型，用java语言写的，我想做些lda文本分类的实验，这里面有关的一些算法，我自己有些也没有明白，希望各位大神能给看看，帮忙解决下问题。