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c++的bit模板只能用常数制定大小，这里重新定义bit使其可以用变量第一定义大小，更方便

这里是有关材料力学的工程分析软件,是学习工程力学的学生的一个不可少的工具,欢迎大家的进入-here is the mechanical engineering and analysis software engineering mechanics is learning to the students in an indispensable tool, we welcome the entry! !

快速傅立叶变换，非常简洁快速。测试与mablab中快速傅立叶变换效果相当-Fast Fourier Transform, a very simple style and fast speed. Testing and fast Fourier transform mablab in effect a considerable

马踏棋盘问题：国际象棋中的马，怎样才能不重复的跳遍棋盘上的每一格呢？ 笔者见过许多解决这类问题的程序，这个是最简洁同时也是速度最快的一个。-horse riding chessboard : the international chess Ma, how can we not repeat the jump all over the chessboard of each? I met many issues to resolve such procedures, this is the most succinct is also the fastest one.

涵盖各种数值算法： 常用C++数值算法源代码，非常经典！ 二分法 最小二乘法 牛顿跌代法 雅克比迭代法 复化辛卜生公式.cpp 改进欧拉法.cpp 高斯-赛德尔迭代法.cpp 拉格郎日插值多项式.cpp 列主元高斯消去法.cpp 龙贝格算法.cpp 龙格-库塔算法.cpp 幂法.cpp 牛顿值多项式.cpp 四阶阿当姆斯预测-校正公式.cpp 自适应梯形公式（变步长）.cpp 等等。特赞  

Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。由于2的6次方等于64，所以每6个比特为一个单元，对应某个可打印字符。三个字节有24个比特，对应于4个Base64单元，即3个字节需要用4个可打印字符来表示。它可用来作为电子邮件的传输编码。在Base64中的可打印字符包括字母A-Z、a-z、数字0-9  ，这样共有62个字符，此外两个可打印符号在不同的系统中而不同（本类库里面用的是`+`,`/`这两个字符）。一些如uuencode的其他编码方法，和之后binhex的版本使用不同的64字符集来代表6个二进制数字，但是它们不叫Base64。Base64常用于在通常处理文本数据的场合，表示、传输、存储一些二进制数据。包括MIME的email，email via MIME, 在XML中存储复杂数据.[摘自：维基百科]Base64其实是一种简单的置换加密方式，但是BASE64的用处往往并不是为了防止信息泄露，而且为了方便传输，进过BASE64编码后的信息会比原始信息长，大概是4/3倍。昨天本人写一个基于javascript实现的一个Base4编码和解码的一个类库，下载地址是：http://code.google.com/p/lazycode/downloads/detail?name=Base64.js&can=2&q=#makechanges。   国内git库： 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

应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化：给定一组项目，每一个有一个重量和一个值，确定每个项目的数目，以包括在集合中，以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包，必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配，有财务约束和在组合数学领域等，学习计算机科学，复杂性理论，密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪，与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源，但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹（1884–1956），这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并；https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并；关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能，遗传算法（遗传算法）是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式（有时也被称为启发式）通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法（环境），它生成的解决方案，优化问题利用自然进化启发的技术，如遗传、突变，选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

一维有限元方法