Gaussian elimination method for solving linear equations, in which the compiler...

多关键词匹配算法,论坛等网络应用中非常有用-Multi-keyword matching algorithm, the forum is very useful for other network applications

对混沌神经网络进行预测，效果非常好，精度比较高-forecasting of chaos

算法分析与设计，是我们的教程来的啊，希望不会让你失望拉-algorithm analysis and design, is our guide to the ah, you will not be disappointed Rafah

插值、拟合与规划问题 插值、拟合与规划问题-Interpolation, fitting with the planning of interpolation, fitting and planning issues

Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。[1]什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

本代码实现循环阈值基于内类方差最小化 （就这样做的 Otsufor 线性阈值） 的两个的版本。我们的方法是适用于 circulardata，例如颜色、 方向等。

unicode与汉字 的对应表-with Chinese counterparts Table

分割是图像处理中最重要的任务之一。它包括在像素分为两个或多个组根据其强度水平和门槛值。分割质量，取决于用于选择阈值的方法。古典实现用于多阈值分割是计算代价昂贵的因为他们彻底搜索优化的目标函数的最佳值。根据这种条件下，利用优化的进化途径已扩大。电磁像算法 (EMO) 是人口的一种进化的方法，模仿之间收费，以发展成员的吸引力排斥机制。不同于其他算法，EMO 展品有趣的搜索功能，而保持较低的计算开销。本文介绍了一种基于 EMO 的阈值 （MT） 算法。该方法结合目标函数提出了流行的大津和卡普尔的 MT 方法 EMO 算法的良好的搜索功能。该算法从内部图像直方图的可行的搜索空间的随机样本。这种样品建立 EMO 上下文的每一个粒子而它的质量评价考虑是受雇的 Otsu 或卡普尔方法的功能的目的。价值观的引导下这些客观的候选解集进化透过 EMO 的经营者直到找到最佳的解决办法。该方法生成一种可以有效地识别在为数较少的迭代的数字图像的阈值的多层次分割算法。实验结果表明性能的 EMO 实现数字图像分割的证据。

输入n条边的长度，求这些边构成的最大面积多变形的面积-imported n the length of the side, while for these constitute the largest area of deformation over the area

用MFC做的模拟鸟群飞行算法，采用D3d格式来做的框架程序，有改变鸟数目和鸟的大小等功能。实现了模拟鸟群飞行过程中避免碰撞，集群飞行目的地的展示