五角冰铺留言版V1.0

A 新鲁棒非盲图像水印的方法在本文中。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的技术的附加好处是其 最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。

数据挖掘根据相似度去文本重复的一个程序,用c++语言写的，可用于数据挖掘的预处理。

带有测试数据的蚁群算法，可以指定检测区域的大小，经过测试，可以运行，有需要的可以看看。

以源代码和二进制形式重新分发和使用，有或没有；

有n个人，求这n个人排名的可能总数算法,排名统计.-n the total number of individuals the possibility of ranking algorithms, ranking statistics.

应用背景  51单片机的必敲程序之一，通过使用ADC可以学习到数模转换，由浅入深地学习51单片机  关键技术通过数模转换，实现对脉搏的频率的转换，由一个LED来显示脉搏频率

格子Boltzmann方法是最近十几年来国际上发展起来的一种流体系统建模和模拟新方法，其思路与传统的流体模拟方法完全不同，具有许多常规方法所不具有的优势。本代码采用格子Boltzmann方法模拟泊肃叶流，边界条件用平衡态外推法，

资源描述该算法无需对信源协方差矩阵进行特征值分解，大大降低运算复杂性，利用构造出的传播矩阵与导向矩阵的正交性构造一个函数，通过对角度进行搜索获得几个最大的谱峰值，谱峰值对应的角度即为信源的波达角估计值。

A program to find frequent molecular substructures and discriminative fragments in a database of molecule descriptions. The algorithm is based on the Eclat algorithm for frequent item set mining.-A program to find frequent molecular (subst ructures and discriminative fragments in a dat abase of molecule descriptions. The algorithm is based on the algorithm for frequent Eclat ite m set mining.

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。