用VC和OPENCV实现的人脸检测 以及MIT人脸样本库

气象数据计算超等许,能够计算在风厂中气象数据的票性诡计-meteorological data superfine promised to calculate the wind plant meteorological data of the votes sexual tricks

几个值得学习的C源程序-several worth learning C source

辛普森 COMPUETO

这是支持的向量机 （SVM） 的代码。在 SVMProject.zip 中，你会得到一个 eclipse 项目。将导入到 eclipse，python 的源代码和它的数据。svm.py 包含支持向量机算法和实用程序函数。matplot.py 是图的功能。main.py 是这个项目的中考。

在MPI上实现并行串匹配的源代码。- Realizes the parallel string match source code on MPI.

隐马尔可夫模型，C语言编写，重要的是里面附带有隐马尔可夫模型原理介绍的ppt，可以对应学习-HMM, C language, it is important that they are incidental tenets of Hidden Markov Models introduced ppt, can learn from counterparts

双侧过滤的图像，可用于图像的去噪或深度映射从 rgb-d 摄像机。是非常有用的部图像配准

用幂法与反幂法求矩阵的最大特征值及最小特征值-with power law with the anti-power method for matrix eigenvalue of the largest and the smallest eigenvalue

背包问题的 求解代码，自己用C++实现，里面包括0-1背包问题 和  单位质量的背包问题，包括如下几个关键的函数：void vwComp(Item*item,int n) ；void vwSort(Item*item,int n)；int getMaxValue(Item*item,int n, int p,int cvs,int cws)；double frackKnapsack(Item*item,int n,double *chs)；void zeroOneKnapsack(Item*item,int n,int &fv,int &fw,int *fch)

资源描述 遗传算法(GA)是一种解优化问题的随机搜索方法，它借助于生物进化中的自然选择和遗传(即适者生存)的规律. 算法步骤(基本遗传算法) Step 1.随机初始化pop_size个染色体.Step 2.用交叉算法更新染色体.Step 3.用变异算法更新染色体.Step 4.计算所有染色体的目标值.Step 5.根据目标值计算每个染色体的适应度.Step 6.通过轮盘赌的方法选择染色体.Step 7.重复第二至第六步直到终止条件满足.Step 8.输出最好的染色体作为最优解. 为利于遗传算法的计算，首先要对解进行编码，编码后的解称为染色体.对于约束优化问题，遗传算法是在染色体中进行操作，而把操作结果解码后去检验其可行性. 遗传算法的主要特征： 群体和种群的维数相等，为一个偶数维，且不随代数的变化而变化；适应函数直接选用目标函数；种群中的个体通过轮盘赌的方法选取；种群中的一对个体采用随机交配位的方式产生一对子代；每一个基因有相同的变异概率。