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卡内基梅隆大学，采用人工神经网络方法进行人脸训练和识别的c程序源代码，程序中注释比较详细，不多说了。-Carnegie Mellon University, artificial neural network method for training and Face Recognition c source code, procedures Notes in greater detail, not much to say.

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机器学习 的 课件 ppt格式 对于人工智能有兴趣的同学可以-Machine learning courseware ppt format for students who are interested in artificial intelligence can

在国外网站上下的关于神经网络的原理理解原码-abroad on the site across the neural network theory to understand the original code

Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是，Autolife模型进行了大大的简化，它界面友好，操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机，但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型，因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型，首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象：生物的大爆炸、大灭绝，Agent进化得越来越聪明；其次，用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系；最后，如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物，那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性，还可以进行自我修复，可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。-Autolife model is to conduct an "open-evolution" artificial life system. Each Agent can be used model changes the rules limited the length of the table automatic machine modeling. One Agent can be self-propagation, model selection mechanism not used Explicit the fitness function instead of using the energy consumption of a simple model to emerge spontaneously, so that the agent can be a model category Tierra system. But with Tierra, Avida digital life model is different Autolife model for greatly simplified its

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经典的粒子群源代码！详细的备注、严谨的语句是初学粒子群的好东西-The classical particle swarm source code! Detailed comments, rigorous statement is a good thing novice PSO

用c++实现的决策树算法，windows环境下，希望对学习数据结构和算法的朋友有所帮助。-achieve with the Decision Tree Algorithm, windows environment, and I hope to learn from data structures and algorithms friends help.

本系统是一个有关本体的专家知识库系统，目的是实现专家知识的语义查询、推理。-This system is an expert on ontological knowledge base system, aimed at achieving the expert knowledge of the semantic query and reasoning.