vc++源代码，任意分布的随机数的产生，注意它的随机性

tj大学研究生课程中有关最优控制的课件和例子- optimal control

code for implementation FDTD3D with plane wave tf/ts

用元素分配法求解0-1整数规划问题，比匈牙利法简单且易实现，该算法已通过实例验证-elemental distribution method 0-1 integer programming problems than Hungary and France is simple to implement, The algorithm has been verified by examples

利用消元法中的列主元消元法来实现线性方程组的求解-Using elimination method in the PCA included elimination method to achieve linear equations

这里有不少搞过ACM程序设计大赛的达人吧，这篇文章是从网上偶然得到，指出了ACM竞赛赛题的某些发展方向。挺值得一看。-Here has been engaged in a number of ACM programming contest it Tatsu people, this article was obtained from the Internet by accident, pointing out that the ACM contest the title match certain direction of development. Quite worth a visit.

资源描述(1)针对校园环境范围大、结构简单的特点,结合RFID传感器信息传递 功能,提出一种大范围拓扑环境学习与建模新方法。根据校园环境上下文信息 需求,设计RFID标签格式,指导机器人进行环境学习,且以标签的分布代表 环境整体结构,由标签内容传递导航任务,由此构建环境模型。 (2)针对激光数据存在噪声干扰的问题,设计了一种动态自适应中值滤 波方法,利用激光数据时间和空间上的相关性,剔除噪声干扰,平滑激光数据。

数值积分:关键词：数值积分 近似 插值求积 梯形 辛普生 复化 逐次分半 龙贝格-numerical integration : Key words : numerical integration approximate interpolation Quadrature trapezoidal Simpson Health Minute of successive half Romberg

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

用C++写的关于图的操作！

本例子演示了如何利用fortran90接口写一个3维变量，并添加属性-This example shows how to use fortran90 interface to write a three-dimensional variable, and add a property