数学

哲学家就餐问题的两种算法实现-Two philosophers eat algorithm

使用基于K-L变换的特征选择方法,使原本4维的特征向量降至3维-KL transform based feature selection method, so that the original 4-dimensional feature vector is reduced to 3-dimensional

二叉树的各种操作,实现插入,查找,删除等功能-binary tree operation, and achieve insert, search, delete function

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步：变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数）D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0

计算机模拟中的数值算法，对于牛顿运动方程-Summary on Some Numerical Methods for Newton’s Equation of Motion

A*算法实现迷宫寻路功能，用启发式函数的编写以及各类启发式函数效果的比较。

内窥镜视频图像的视角往往很小，  本文通过sift算法  对内窥镜视频图像进行逐帧拼接  得到全景图像  以实现获取一个较大的视角  提高医生的手眼协调， 帮助医生更方便的观察病灶。  硬件方面采用 naneye 图像传感器    通过传感器获取图像  sift算法实时拼接~~ SIFT，即尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

本源码包括矩阵运算的基本功能，包括矩阵加减、乘除、转置、求逆-the source of matrix of the basic functions, including matrix addition and subtraction, multiplication and division, to home, the inverse

ZLIB 数据压缩库 zlib 1.2.5 是一个通用的数据压缩库。所有的代码 线程安全。Zlib 库所使用的数据格式是由 Rfc 描述的。 (评论要求) 1950 年到 1952 年的文件中 http://www.ietf.org/rfc/rfc1950.txt （zlib 格式）、 rfc1951.txt （紧缩格式） 和 rfc1952.txt （gzip 格式）。 压缩库的所有功能都记录在文件 zlib.h （志愿者写的人的欢迎页面，联系 zlib@gzip.org）。用法示例

MD5算法实现简洁，思路清晰，附有代码解释，轻松看懂。MD5算法的输入可以是任意长度的消息x，对输入消息按512位分组为单位惊进行处理，输出128位的散列值MD（x）。