蚁群算法（D为最短路矩阵）

南开大学2008年暑期ACM集训，初期共享代码-ACM Nankai University in 2008 summer training camp, the early sharing of code

当单击鼠标左键时或者按下键盘一个按键，程序会检测到，并在窗口显示相关信息，适用于初学VC6.0winapp开发者参考。

    SCE-UA是一种全局优化算法，它集成了随机搜索算法、单纯形法、聚类分析及生物竞争演化等方法的优点，能有效处理目标函数反映面存在的粗糙、不敏感区及不凸起等问题，且不受局部最小点的干扰。其基本思路是将基于确定性复合型搜索技术和自然界中的生物竞争进化原理相结合，其关键部分为竞争的复合型进化算法（CCE）。在CCE中，每个复合型的顶点都是潜在的父辈，都有可能参与产生下一代群体的计算。每个子复合型的作用如同一对父辈。在构建过程中应用了随机方式选取子复合型，使得在可行域中的搜索更加彻底。   该代码采用SCE-UA算法进行垂向混合产流的参数自动率定，较好的解决了参数率定中的问题。

全排列算法的实现，从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。

批处理梯度计算渐变使用整个数据集。这是伟大的流形凸的或相对平滑的错误。在这种情况下，我们有些直接朝着一个最佳的解决方案，无论是本地或全局。此外，批处理梯度下降法，给出了退火的学习速率，终会发现位于它的盆地的吸引力最低。

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

北大ACM试题poj 第3068题源码，很好的代码，希望对搞ACM的同学有帮助 -Peking University ACM Chapter 3068 question Question poj source code, good code, and want to help students engage in ACM

opencv背景差分、光流法，    1.首先是假设条件：        （1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；        （2）小运动，这个也必须满足，就是时间的变化不会引起位置的剧烈变化，这样灰度才能对位置求偏导（换句话说，小运动情况下我们才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数），这也是光流法不可或缺的假定；        （3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。这是Lucas-Kanade光流法特有的假定，因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。我们假定特征点邻域内做相似运动，就可以连立n多个方程求取x，y方向的速度（n为特征点邻域总点数，包括该特征点）。       2.方程求解 &nb

该代码是自己原创，参考编译原理的书，根据LL1文法判断过程编写而成，进行了多种判断，找左公因子，左递归，求first集，follow集，select集最终根据select集判断出是否为ll1文法，并且在过程中每个产生式是否能产生空，其select集，first集，follow集，均可打印出

本算法采用C#语言编写，实现了对数字级别的验证码进行识别。首先利用Denoising（）函数对图片进行预处理，去除杂质，利用to_str()函数对图片进行分割并转换为字符串，利用shibie_single()对每个字符串进行识别，最红将每个识别结果拼接得到最终结果。