执行插入排序算法

Simhash 传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦，其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量，然后计算两篇文章对应向量的向量夹角。但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大，对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的，simhash算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。 simhash算法很精巧，但却十分容易理解和实现，具体的simhash过程如下： 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

一个C++实现的SVD程序，可用于数值分析或潜在语义索引，在矩阵分解完成后有对右奇异矩阵的列向量进行相似度计算。

将用matlab编译的N－R法用于潮流计算是以导纳矩阵为基础的，由于利用了导纳矩阵的对称性、稀疏性及节点编号顺序优化等技巧，使N－R法在收敛性、占用内存、计算速度方面的优点都超过了阻抗法，成为六十年代末期以后普遍采用的方法。

计算方法中的方法-method of calculation methods

小四轴的源码以及原理图    #include "led.h"#include "delay.h"#include "sys.h"#include "key.h"#include "usart.h"#include "exti.h"#include "wdg.h"#include "timer.h"#include "pwm.h"#include "lcd.h"#include "MPU6050.h"#include "lsm330.h"u8 SPI1_Buffer_Rx1[6]="432423";s16 SPI1_Buffer_Rx[30];u8  k = 0;void SPI_Configuration(){ SPI_InitTypeDef   SPI_InitStructure;   /* SPI1 Config -------------------------------------------------------------*/  SPI_InitStructure.SPI_Direction = SPI_Direction_2Lines_FullDuplex;  SPI_InitStructure.SPI_Mode = SPI_Mode_Master;  SPI_InitStructure.SPI_DataSize = SPI_DataSize_8b;  SPI_InitStructure.SPI_CPOL = SPI_CPOL_High;  SPI_

The supplementary material consists of three MATLAB functions: LLL.m Seysen.m Brun.m These functions implement different lattice reduction algorithms in MATLAB.  The functions are well-documented, explaining their functionality as well  as how to run them. The software is provided for free and without warranty.

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