K-均值粒子群优化算法

输入汉诺塔的总阶数，就可以显示汉诺塔的移动步骤，即每一步的移动，最后显示移动的总次数-Enter the Tower of Hanoi s total order, we can show the movement of Hanoi Tower, that is, to every step of the movement, and finally show the total number of mobile

csma-ca 算法的源代码，欢迎大家一起探讨-csma-ca algorithm source code, welcome you to explore

层次聚类 层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。

一多项式求值,求导,减法,乘法,加法. 输出形式为类数学表达式, 指数升序排列.-a polynomial function, derivation, subtraction, multiplication and addition. Output form of mathematical expression category, the index in ascending order.

有AVL树、快速排序、BST二叉搜索树和堆排序的代码。它将帮助学生学习路由算法；

图形液晶显示 此项目中使用的图形液晶显示是 128 x 64 像素为单位），它有 64 行和 128 列的地方。电源电压是 5V 匹配的大多数微控制器的电压。JHD12864J 模块使用 8 位数据总线 (DB0 — — DB7)。尽管如此，它是向其他像 T6963C 的液晶显示器系列比较直截了当模块。JHD12864J 是一分为二逻辑控制器 #1 (CS1) 驾驶的显示和控制器 #2 （CS2） 驾驶的右半部分的左半部分。这些两部分映射到的物理显示区域直接。 RS 是等效于针 D/我作为表示在 JHD12864J 数据的工作表。它控制数据或命令行动 (D / 我 = 低 _ 命令 ；D / 我 = 高 _ 数据）。水平像素处理的 Y 地址计数器 (0-63)。命名原则不是我们的公约笛卡尔坐标系 (x y) 在中学学到的一样。Y 地址指示在水平方向上的列位置。为什么只有 64 个像素，但不是 128 像素吗？因为液晶屏逻辑上 spitted 的一半与控制器 #1 (CS1) 驾驶左边一半的显示器和控制器 #2 （CS2） 驾驶的右半部分。我们需要单独处理每个半。 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

image zoom_in algorithm based on opencv2.4.4。Caution: please configure openc2.4.4 before you use it ！！！！！！！！！！！

这个是蒙特卡罗方法的讲义 ，主要内容为蒙特卡罗方法的产生方法和用途-the Monte Carlo method is the lectures, mainly as the Monte Carlo method uses methods and

#include < iostream > #include < 矢量 > #include < math.h > #include"BezierPoint.h" 使用命名空间 std ； BezierPoint 贝塞尔 (方法 < BezierPoint > & pts，双 t) ； 双选择 （双 a，双 b） ； 双 factorial(double num) ； int main(void) { 方法 < < BezierPoint >> 方法警校 ； char endPointCount = 0; 双 inx ； 双 iny ； int ptCount = 0; int 终结点 ； 双 deltaT ； cin >> ptCount >> deltaT ； 为 (int 我 = 0 ； 我 < ptCount; i + +) { cin >> inx >> iny >> 终结点 ； BezierPoint p iny inx） ； 如果 (endPointCount = = 0 & & 终结点 = = 1) { pts.push_back (方法 < BezierPoint > ()) ； pts[pts.size()-1].push_back(p) ； endPointCount + +; 继续 ； } pts[pts.size()-1].push_back(p) ； 如果 (endPointCount! = 0 & & 终结点 = = 1 & & 我! = ptCount-1) { pts.push_back (方法 < BezierPoint > ()) ； pts[pts.size()-1].push_back(p) ； endPointCount + +; } } 为 (std::s

标准C写的数据直线拟合，最小二乘法处理，自己写的-write C standard linear data fitting, least squares method, wrote it myself