清华大学2002年出版的《科学与工程数值计算算法Java》配套源码，包括复数计算、矩阵运算、插值计算、线性非线性方程组求解、数值积分、数值拟和与逼近等算法和类，...

fft algorith and the c++ code

Kriging 内插算法 通过已知点的测量值来内插获取未知点的预测-Kriging algorithym

ColorStatistics 可以统计图像中的颜色数和百分比，对于图像统计分析很有意义。而且计算速度非常快，700多的图像几个毫秒吧。

VC++实现的单纯形法寻优，针对单回路控制系统，通过选择控制对象的参数，设置目标函数，获得单纯形法下的最优控制器参数

区间树的实现。我们将利用这种数据结构在程序中实现一种简单的一维地理定位算法：一组带有标识符的线段作为输入点——一个具有最高权重的标识符的结果。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

绘制螺纹的MATLAB程序，对于生成螺纹管等几何体较为重要-A MATLAB program can draw bolt pattern, and is more important to produce bolt pattern pipe and other geometry body

bs-eagle-Black石油模拟器

Mie散射数值计算的Delphi代码,用来计算粒子的光散射，在粒子检测，材料测试上有广泛的应用。-Numerical calculation of Mie scattering of Delphi code, used to calculate the light scattering particles in particle detection, materials testing on a wide range of applications.

经典算法之:连续邮资问题,全排列问题,有限期任务安排,整数划分问题,装载问题-classic algorithms : for the postage issue, all issues with a task deadline, integer division, loading problems