RexEpr计算器

实现关联规则算法，利用Apriori算法寻找频繁项集，再根据支持度剔除不符合需求的频繁项集，直到找到最大的频繁项集，即K项集，再根据置信度，确定强关联规则，最终得到我们事务集之间的关系，从而进行下一步的分析。

在visual basic环境下，实现k-nearest neighbor算法。-in visual basic environment, achieving k-nearest neighbor algorithm.

本程序由windows xp 环境下 编写，为java 的源程序，大家可用javac 编译后使用. -the procedures windows xp environment to prepare for the java source files, We can use the javac compiler.

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一个基础的PSO算法，注释详细，很利于学习参考。 粒子群优化算法（PSO——Particle Swarm Optimization）是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。

cython写的DTMF解码器（python直接使用，效率和c接近）

Point to Point就近点搜索法是ICP算法中最经典的一种方法。如图1a所示, Point to Point法根据源曲面上的一个点p，在目标曲面上找出对应于p点距离最近的q点。在这个方法中通常运用kd-tree的方法实现就近点搜索。如图1b所示，pi是源曲面点云数据中的一个点，Vi是生成目标曲面点云数据中距Pi最近的点。根据Vi点搜索出在曲面上与Vi点相邻的点构成的三角形格网，计算pi点投影到每个三角形平面上的投影点qi的坐标。对于每个三角形来说，当投影点qi位于三角形内部，则距离最近点是搜索的最近点，当投影点qi位于三角形外部，搜索的就近点应位于三角形的两条边界上，Vi是该三角形到pi点的就近距离点。将每个三角形确定的就近距离点进行比较可获得一个最近点。

这是一个鱼眼标定算法的源代码，代码中实现了一种常用的球面标定算法，初学者如果有需要可以下下来学习学习

修改普通map，提升性能对于c++程序来说 map的使用无处不在。影响程序性能的瓶颈也往往是map的性能。尤其在大数据情况下，以及业务关联紧密而无法实现数据分发和并行处理的情况。map的性能就成了最关键的技术。比如：ip表、mac表，电话号码表、身份证号码表的查询、病毒木马的特征码的云查杀等等。stl库的map采用二分查找，性能最差。Google的哈希map性能和内存目前是最优的，但是有重复碰撞的机率。我在电信行业和信息安全行业里的工作经历发现，目前网络上的哈希算法都在查询速度上远远无法满足日趋增长的网络大数据要求。因此产生了自己写算法的想法。现在我把自己的算法发布出来。大家可以测试对比发现，我的算法属于零碰撞的几率，但是性能比哈希算法还优。声明：该代码不能用于商业用途，只能用于科学研究。

资源描述使用matlab实现一幅图像中图像块的分类，主要分为光滑图像块和非光滑图像块使用matlab实现一幅图像中图像块的分类，主要分为光滑图像块和非光滑图像块