高效的c++科学算法库，提供了矩阵、复数等算法。

大数算法,为了平常数据的输入,运算处理- The big number algorithm, for the ordinary data input, the operation processes

应用背景在各种计算机视觉系统中，边缘检测，特别是步进边缘检测已经得到了广泛的应用，它是从不同的视觉对象中提取有用结构信息的重要技术，大大减少了数据的处理量。精明的发现，对于不同的视觉系统的图像边缘检测中的应用的要求也相对同。因此，开发的边缘检测解决方案，以解决这些要求，可以实现在很宽的范围内的情况。边缘检测的一般标准包括：1 -检测的边缘与低的错误率，这意味着，该检测应准确捕捉尽可能多的图像中所示的边缘。2 -边缘检测的边缘点，应准确定位中心的边缘。3 -一个给定的图像中的边缘应该只有一次，并在可能的情况下，图像噪声不应该创建假边缘。关键技术Canny边缘检测算法的过程可以分解为5个不同的步骤：1 -应用高斯滤波器平滑图像，以消除噪声2 -找到图像的强度梯度3 -应用非最大抑制消除杂散响应边缘检测4 -应用双阈值，以确定潜在的边缘5 -轨道边缘的滞后：通过抑制所有其他边缘弱，没有连接到强大的边缘检测的边缘。

这是我用matlab编写的zigzag算法的示例源代码，对于使用dct函数后压缩图像文件或从图像中提取信息非常重要

一个能算波兰法和自然法的计算器- Can calculate the Polish law and the natural law calculator

Bresenham法画圆  C语言入门程序，画图板应用程序，调试后能成功运行，进攻入门学习用

Kalman Filter 是一个递归的估计，即只要获知上一时刻的状态估计和当前状态的观测就可以计算出当前状态的估计，不同于其他的估计技术，Kalman 滤波器不需要观测或/和估计的历史记录，KalmanFilter 是一个纯粹的时域滤波器，而不像低通滤波器等频域滤波器那样，需要在频域中设计，然后转换到时域中应用。 本代码是用C语言实现卡尔曼滤波。

深度学习matlab工具箱，包括 Deep Belief Nets, Stacked Autoencoders, Convolutional Neural Nets, Convolutional Autoencoders and vanilla Neural Nets。

经典MUSIC算法估计来波方向，通过谱峰搜索获得，不同阵元数和信噪比会影响估计结果。

应用背景该代码执行创建包的话，随着堵塞和停用词去除， ； ；计算机视觉词袋模型 ；（弓模型）可以应用于 ；图像分类，通过处理图像的特征词。在文档分类中，一个单词的袋子，是一个稀疏向量的单词的出现计数，这是，一个稀疏的，直方图和，通过词汇。计算机视觉，一个视觉词汇的袋，是一个具有局部图像特征的词汇的出现计数的向量。关键技术Python是随着使用的词典在Python。用弓模型来表示图像，图像可以被视为文档。同样，“文字”在图像中需要被定义。要做到这一点，它通常包括以下三个步骤： ；特征检测、特征描述，并生成。[ 1 ]  ；一个弓模型的定义可以是“直方图表示基于独立特征”。[ 2 ]  ；基于内容的图像检索（CBIR）出现在这个图像表示技术的早期采用者。[ 3 ]

资源描述mahout中fpgrowth算法的实现。fpgrowth算法在主要用于关联分析，相比apriori算法只需要两次读取数据库。而并行的fpgrowth算法就将算法分而治之，改写成MR的形式，可以在hadoop的大数据框架上实现大数据关联分析