矩阵求逆算法

用C++编写的五子棋游戏

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。

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自动谱分析：可用于丢失/采样/子束光谱分析；矢量自动迭代，可用于建模，故障诊断；-The applications of this additional toolbox are: - Automatic spectral analysis for Irregular sampling/Missing data, analysis of spectral subbands, - Vector Autoregressive modeling and Detection [uses ARMASA] - Reduced statistics ARMAsel: A compact yet accurate ARMA model is obtained based on a given power spectrum. Can be used for generation of colored noise with a prescribed spectrum. - ARfil algorithm: The analysis of missing data/irregularly sampled signals - Subband analysis: Accurate analysis of a part of the power spectrum - Detection: Generally applicable test statistic to determine whether two signals have been generated by the same process or not. Based on the Kullback-Leibler index or Likelihood Ratio. - Analysis of segments of data, possibly of unequal length.

用C语言实现农夫过河问题-C language farmer river issues

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