这是用来验证卡号世界各地LUHN算法。

全元主高斯－约当法消去法求线形代数方程的解-Quan-yuan main Gauss- Jordan method elimination method for linear algebraic equations

极小极大算法Tic-Tac-Toe实现，例如。还有其他为此代码的应用程序。这场游戏在这里也是可用的。

数值分析三角直接分解法-Numerial Analyse: Doolittle Analyze Arithmetic

本文用visual c++来设计与实现简单的五子棋人机对战游戏的基本功能，玩家可以在游戏区域中适当的位置来放棋子，通过程序设计让电脑选择最佳的落棋点，来实现人机对战。 文中对该游戏的算法进行了详细的介绍，其中核心内容包括界面的设计、最佳落棋位置的判断以及游戏胜利判断功能的实现。程序实现起来较简单，同时也比较实用。

ACM一些题目，很有难度。能做出来的是高手。-ACM some questions, very difficult. Can come out is a master.

有遗传算法的选择、交叉、变异函数，一些简单的MABTLAB遗传算法例子

本题的算法中涉及的三个函数： double bbp(int n,int k,int l) 其中n为十六进制位第n位，k取值范围为0到n+7，用来计算16nS1，16nS2，16nS3，16nS4小数部分的每一项。返回每一项的小数部分。 void pi(int m,int n,int p[]) 计算从n位开始的连续m位的十六进制数字。其中p为存储十六进制数字的数组。 void div(int p[]) void add(int a[],int b[]) 这两个函数都是为最后把十六进制数字转换为十进制数字服务的。 最后把1000个数字分别存储在整型数组r[]中，输出就是按顺序输出该数组。

用c语言实现的b树-use the C Language b tree

三态树：一个树控件的派生控件，完成item的三种状态-Tri-state tree: A tree control derivative controls, the three states to complete item

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作