这是一个用梯形法求积的程序实例（VC）

这个代码可以直接运行，能够在较快的时间内完成a e mod m 的运算，并且拥有图形化的界面。使用起来十分方便。

修改普通map，提升性能对于c++程序来说 map的使用无处不在。影响程序性能的瓶颈也往往是map的性能。尤其在大数据情况下，以及业务关联紧密而无法实现数据分发和并行处理的情况。map的性能就成了最关键的技术。比如：ip表、mac表，电话号码表、身份证号码表的查询、病毒木马的特征码的云查杀等等。stl库的map采用二分查找，性能最差。Google的哈希map性能和内存目前是最优的，但是有重复碰撞的机率。我在电信行业和信息安全行业里的工作经历发现，目前网络上的哈希算法都在查询速度上远远无法满足日趋增长的网络大数据要求。因此产生了自己写算法的想法。现在我把自己的算法发布出来。大家可以测试对比发现，我的算法属于零碰撞的几率，但是性能比哈希算法还优。声明：该代码不能用于商业用途，只能用于科学研究。

概率论与数理统计中的F分布函数，有了它，可以免去查教科书附表的繁琐-probability theory and mathematical statistics of the distribution function F, With it, check the textbook can avoid the cumbersome Schedule

stand alone header file implementing eigen value decomposition for a symmetric matrix-stand alone header file implementing eigen value decomposition for a symmetric matrix

你想不想去火星，但不知道什么时候离开或多少带来了什么？你想的东西降落在月球上？一般任务分析工具（GMAT）是一个开放源代码的太空任务的分析工具来回答只是那些类型的问题。 GMAT是由一组美国航天局，私营工业，公共和私人捐助者的发展。 GMAT的目的是既为真实世界的工程设计研究，如NASA宪章的精神，教育和公众参与的工具。GMAT的设计建模，优化，并估计飞船在轨道飞行状态从低地球轨道到月球应用，星际轨道等深空任务。分析师模型空间任务中GMAT首先创建资源，如飞船，传播者，估计和优化。资源可以被配置，以满足特定的应用程序和任务的需要。 GMAT包含一套广泛的可用资源，可以被分解成物理模型的资源与分析模型资源。物理资源包括飞船，推进器，罐，地面站，形成冲动烧伤，烧伤有限，行星，彗星，小行星，月球，重心，振动点。分析模型资源包括差分校正，传播，优化，估计*，3-D图形，XY坐标图，报告文件，文件的星历，用户定义的变量，数组和字符串，坐标系统，自定义子程序，MATLAB功能和数据。

可以运行，分割效果好，分割彩色图像，适合初学者理解聚类分割的原理和方法，简单易懂，十分好用k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。

曲线拟合-Curve Fitting

一维线性回归，文件不大，里边有头文件和另外一个相关文件。-one-dimensional linear regression, not paper, along with header files and documents related to one another.

复化梯形公式 数值算法-Minute trapezoid formula Numerical Algorithms

案例的最优跟踪，它是使用本文根椐梯度误差最小。在使用 stepest 体面的求解算法。resurt 会找成本函数，并尽量减少控制从状态和具中脉