KMP、BM编码算法实现

进行模糊控制逻辑运算，输入为误差和误差变化率，采用三角形隶属函数进行模糊化，采用最大最小法进行模糊推理，采用重心法进行去模糊化。

黄金分割-Golden Section

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

Three-dimensional finite-difference ground-water flow model 三维流体有限元源代码-Three-dimensional finite-difference ground-water flow model of three-dimensional fluid finite element source code

它是一个macra处理器程序 c 它执行一个macra处理器的所有基本功能。一次和两次macra处理器可以使用此实现的 b。你必须给一个包含宏指令的输入文件

自己做的，像EXCEL中的数值递增，相当于26进制-do for myself, like Excel numerical increase, equivalent to 26 band

应用背景package Kmeans; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.util.ArrayList; public class KMeans { private static String fileName = "E:java练习Arithmeticjulei1.txt"; // 文件地址 private static int numTotal; // 聚类总数 private static int K; // 聚类的簇数关键技术典型的聚类算法，应用广发，学习简单，java技术的使用

一个简单的计算器功能 真的 让你了解他 你难道不相信吗 -A simple calculator function allows you to really know Do not you believe it

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

资源描述基于music算法的DOA估计，通过角度搜索，获得谱峰位置对应的角度，可以有效的抑制旁瓣，获得精确的角度估计，music算法的核心思想是利用导向矩阵与噪声子空间的正交特性，因而在信源角度方向获得谱峰值。