快速傅里叶变换

矩阵运算，具体说明见程序中，在各个程序中都有详细的介绍- The matrix operation, concrete showing sees in the procedure, all has the detailed introduction in each procedure

黄金分割法 C语言 很不错的哦 大家-Golden section method C language

可以序列化的矩阵操作类。实现了众多矩阵的操作运算算子-A Matrix manipulation class with serialization and operator overloading implemented

资源描述 基于C++的求最小生成树克鲁斯卡尔算法，运行效率良好                  

一个用C++编写的倒序输出的程序，以及判断一个字符串是否为回文简单的程序。-a C output prepared by the reverse procedure, and determine whether a string of Palindrome simple procedure.

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

三维相机算法我们研究的目的是同时定位与地图 （SLAM） 在瓦砾中的环境中。地图建设需要估计的机器人在 3D 空间中的轨迹。然而，很难估计通过使用里程计或陀螺仪在废墟中。在本文中，作者建议实时满贯根据 on3D 扫描匹配。3D 相机用于 3D 形状和质地的实时测量。通过结合这些 3D 扫描数据估计 3Dmap 和机器人的轨迹。ICP 算法用于匹配的方法。作者修改 ICP 算法实时 3Dmap 建设作为快速和鲁棒性

在matlab环境，实现language算法，根据所给的点确定原函数-language method

FFT parallel code implementation in c

这是在OpenCV中演示，你可以使用HAAR/ LBP基础的分类做的人脸检测。同时，面部识别也可用于opencv的，因此，此代码可以用于预先处理。