factorial algorithm calculation, calculation methods used Reverse the data struc...

这是水涟漪效应的Qt实现。它将被用作另一个程序（ETFShop）的插件，或者如果用户愿意，可以查看代码并从代码中获得水波效应。

复杂网络，删除指定节点的复杂网络模型，适用性强-Complex networks, the complexity of the deletion of the specified node network model, the application of strong

在这个项目中，我们有240个图像包含120个海滩和120个海滩

使用单片机（C51）读写FAT32文件的源代码，里面详尽描述了FAT32文件的结构及读写方式

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水平聚合的一种算法。请更改DBUTil文件中的用户id和passowrd。。程序使用pivot操作符水平聚合一个表。连接到数据库需要Sql server。

用c语言实现的b树-use the C Language b tree

应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化：给定一组项目，每一个有一个重量和一个值，确定每个项目的数目，以包括在集合中，以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包，必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配，有财务约束和在组合数学领域等，学习计算机科学，复杂性理论，密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪，与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源，但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹（1884–1956），这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并；https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并；关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能，遗传算法（遗传算法）是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式（有时也被称为启发式）通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法（环境），它生成的解决方案，优化问题利用自然进化启发的技术，如遗传、突变，选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

应用背景现实生活中，电路、路网等很多的应用都需要分析大量的图信息，现在高效分析的做法就是将应用中的图抽象为一个数学意义上的图，可以讲电子元件、路元等元素抽象为图中的顶点，将元素之间的关系抽象为图中的边，将这个关的属性抽象为边上的权重，这样我们就面对一个分析处理这个巨大图的问题，metis算法就是高效解决这个问题的一个算法。关键技术多级划分算法包括粗化，初始划分和细化三个部分。其中粗化部分是为了减少图的规模，减少图的复杂度，构件图的多级层次；初始划分是为了将图粗化到一定程度之后，对被粗化的图进行初次划分；细化算法是按着粗化的层次一层一层的将图恢复成原状并且恢复过程中逐层优化。

这是关于支持向量机SVM方面的代码,大家可以用一下-on support vector machines SVM area code, we can use this