时空图

资源描述% UTV Tools. % Version 1.0  11-June-11 % % Iterative ART Methods. %   kaczmarz       - Kaczmarz"s method (often referred to as ART). %   randkaczmarz   - Randomized Kaczmarz method. %   symkaczmarz    - Symmetric Kaczmarz method. % % Iterative SIRT Methods. %   cav            - Component Averaging (CAV) method. %   cimmino        - Cimmino"s projection method. %   drop           - Diagonally Relaxed Orthogonal Projections (DROP) method. %   landweber      - The classical Landweber method. %   sart            - Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique (SART) method. % % Training Routines. %   trainDPME       - Training method for the

利用横向递归算法解决数据组合的问题， 比如数组为a, 长度为len， 横向递归 B display(a,len) b是二维数组，a是一维数组-the use of horizontal recursive algorithm to solve the problem of data sets, such as the array is a length of len, horizontal display recursive B (a, len) b is the two-dimensional array, is a one-dimensional arrays

含有7种排序算法-Includes 7 sorts of sorting algorithm

完成多项式的加减乘除-completion of the polynomial arithmetic

倒酒问题描述： 设有两个能装8两的酒杯（称为１号，２号）装满了酒, 和1个能装3两的空酒杯（称为３号）, 问怎样用这3个酒杯向4个人 敬酒, 使得每个人都喝4两酒. 要求： 用程序计算出可行方案。 输入： 无 输出： 每一步决策．-down quite Problem description : two can be loaded with two of the eight glasses (known as 1, 2) filled with the wine, and one can hold three two empty glasses (known as the 3rd) and asked how to use it three to four glasses and toast the individual, so that each person maximum servings of both types 4 2 liquor. Request : procedures calculated options. Input : None output : each step of the decision-making.

用于伴随 keyfob 固件粗糙ChipKit 系列屏蔽 * / / * * * 注： 对使用 PIC12LF1840T48A 的引用

文件包括了高性能数值计算库PETSC说明文档以及源代码，尤其适合做大规模并行数值计算的朋友们使用。

c数值算法的源码，是非常经典的书籍，可以用在很多方面-c of the source numerical algorithm is a very classic books, can be used in many ways

经典的C++编写的堆栈式汉诺塔的求解-classic preparation of the C-stack HANOR Solution

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条 件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率 最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。 算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非 离散型的数据离散化。 首先，将原训练元组按类别划分为,其中利用 MapdatasOfClass(ArrayList datas)，d