电磁像机制

igraph是一个建立和操纵无向图、有向图的开源C程序库，它既包含经典图论里的各种算法（例如最小支撑树、网络流等），也包含了最近的出现的一些网络分析算法（如社团结构搜索等）。igraph是C写的，这意味着你很容易在C/C++中使用它。如果你不熟悉这两种语言，或者觉得用C/C++太繁琐的话，igraph还提供了R语言（一种国外很流行的统计分析语言）和Python语言的接口，所以也很适合科研人员使用（我现在用的是Python，调用igraph很简单）。

利用demon数据进行特征提取的C语言程序，欢迎交流-use demon data feature extraction C Programming Language, welcomed the exchange

UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一

C#矩阵运算类，可以实现矩阵运算的常见功能，方程组求解等功能。-C# Matrix type, you can realize a common matrix calculation functions, equation solving functions.

基于opencv的手势识别，使用了camshift算法.对运动物体的跟踪：如果背景固定,可用帧差法 然后在计算下连通域 将面积小的去掉即可如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别 可用基于颜色的跟踪 如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色 就需要用到一些具有预测性的算法 如卡尔曼滤波等 可以和CAMSHIFT结合 ...

资源描述差分演化  通用版 修改下就可以用，有很多例子

资源描述全自动3D扫描仪软件，直接可以用的，基于Matlab和OpenCV,美国的布朗大学研究成果

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C#编写的二重积分算法-数值分析算法-C# prepared by the Double Integral algorithm- numerical analysis algorithm

指纹识别，图像处理，计算调色板和其前面的东西的总长度，创建一个用于操作的矩形区域类的对象，位图形式显示灰度数据，匹配过程显示