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本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。ID3算法：ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。

最小二乘法求平面VC小程序,在vc6.0环境下编译的一个简单的最小二乘平面拟合程序，压缩包中是一个完整的工程.

ACM题解，对大学生等很实用的，学习这个对于自己的提高的帮助那是很大很大很大地，怕丢，放上来-ACM problem solutions, university students, such as practical, learning this for their own help improve it is a great great great, the fear of losing,放上来

该算法基于贪心方法。该算法用于寻找连通无向图的最小生成树。该算法用于加权边缘。图的生成树包含图的所有顶点，如果图包含n条边，则只包含图的（n-1）条边。

有关于二叉树的二叉链表存储表示，其中分别包含二叉树的递归和非递归 创建、插入、遍历，辅助堆栈的建立。

无网格法：RKPM,计算平板弯曲-Meshless method: RKPM, calculating plate bending

-第一，该程序将扫描压缩的文件并将输入的字符保存在文件中，（nhapDuLieu 函数），然后按常规字符出现的顺序进行排序。-接下来，用来加密数据，以创建哈夫曼树由 taoCayHuffman 方法 ()。数据将存储在输出文件中。后来当解码使用所存储的数据来生成用于减压的哈夫曼树。-使用 ListNode 是双重链接列表 HuffmanNode 存储。每个 HuffmanNode 7 组件，包括光标，左、 右。 + 符号是字符。 + 频率是相匹配的字符个数。 + 码字是对应的二进制数字的十进制表示形式。例如码字的 A 为 3，它对应于二进制代码 011。 + CodewordLen 存储位码字数量，以避免与 0011 混淆或 11 011 或 00011......+ RunLen 长度的字符的编码 （） 操作相同原则： 例如，在原始输入文件中包含的字符串 AAAB，AAA 和码字存储在 110，" 包 " 将节省码字它作为 4 个字节 （32 位），万人......为 000110 （32 位）。然后 B 是在存储和处理，B 的码字是 01-> 保存到 " 包 " 通过添加左侧 " 包 " 以前-> 000 个。000 110 01 （也就是 32 位） — — 的运作原则解码 （）： 解码 （） 操作简单编码 （）。首次创建数组数据 [] 用方法 nhapDoThuongXuyen ()，然后由 taoCayHuffman () 构造的哈夫曼树最后在函数中解码的树和原始字符串 () 扫描

开发环境：Visual C++ .net2003 功能：利用遗传算法求解TSP问题。-Development Environment: Visual C++. Net2003 function: the use of genetic algorithm to solve TSP problems.

简单的试探法走迷宫--The simple trial method that walks the labyrinth

基于opencv的人体动作识别，识别效果很好，精度很高，对人体正常行走动作和跌倒动作的识别是利用存储的视频流的，可用于养老院的监护系统。