VB图像识别

代码中采用matlab实现中值滤波，通过对三个输入数据进行中值滤波，并对滤波前后数据通过matlab进行成图显示，从而认证输入输出前后的效果，通过对比认证了相关算法的有效性和实用性。

Numerical Methods- Gauss Elimination

如今，MIMO系统已经成为未来无线通信的主要研究方向。本代码为在MIMO通信系统中，功率优化算法的仿真。重点研究了注水功率分配算法。对通信系统，特别是对MIMO系统感兴趣的研究者来说，这是一份很有学习价值的仿真代码。

牛顿二次插植的程序-Newton II brachytherapy procedures

acm换钱的算法，主要检查货币的度量衡是否可以用贪心法-acm exchange algorithms, the main currency of the Weights and Measures to check whether the greedy method can be used

通用GPU计算越来越受欢迎了，原因在于GPU具有多个并行计算单元，这是在GPU上进行通用计算的CPP代码-General GPU computing has become increasingly popular because GPU with multiple parallel computing units, which are common in GPU computing on the CPP code

一个用C语言实现的最短路径算法(华南农业大学信息学院计算机系).-a C language of the shortest path algorithm (South China Agricultural University, Department of Computer Information Institute).

《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。

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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 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