快速表达式运算

这个是经典omp算法，里面测量矩阵是用的高斯随机矩阵，稀疏基是傅里叶正交矩阵。这个算法对研究压缩感知非常有用。

简单的一个计算24点的c语言程序-a simple calculation of 24 points c Language Program

应用背景ｖｉｓｕａｌＣ＋＋制作汉子的逐个显示动画，输出“你好！欢迎你来到山西大同大学！！！”关键技术ＣＤＣ类的应用，ｖｉｓｕａｌＣ＋＋编程

这是一个关于算法中的皇后问题的算法。-This is one of the Queen"s algorithm of algorithms.

本人写的leetcode的Java版本答案，可过online judge。Github地址：https://github.com/SiyuanXing/leetcode.git

JAVA 应用程序源代码中的图像处理 （对比度增强与直方图均衡化和重构......)而无需使用预定义的函数

应用背景C学习、链表掌握与提高、汽车管理系统关键技术链表、汽车管理系统，基于C语言编程的汽车管理系统，分别包括，注册信息、车次的统计与修改、用户订票（退票、订票）。基于链表，简单直观，方便学习链表的同学对链表进行理解加深，简单明了。

最小二乘法拟合曲线，在TC2.0中编译通过-least squares fitting, in which compile WITH TC 2.0

"我们介绍两个概念有关的任何信息系统，即 dis cernibility 矩阵和区分函数。我们目前这些 notionsand 的一些性质作为推论得出几种算法 forpolving 问题在过活，粗糙确定性、 约简、 核心和依赖关系生成。"— — 所引用的材料

算法过程：1).读入数据，将数据用user_brands存起来，同时建立userid_id，再建立id_brands  2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids，根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat  3).为每个用户推荐产品：      3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused；      3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i)：          3.2.1).找到与用户u最近的k个用户          对于每一个没用过的物品i：          3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√          3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加      3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户；  代码：UCF.cc（用户协同过滤核心代码）：#include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include