关于全排列的C++实现

这是一个语音识别的常用算法，隐马尔可夫链的算法实现，用的是C++语言实现的代码

资源描述文件中包含了各个互联网的面经，包括百度、阿里、腾讯等大公司，内容很全面，很适合找工作的同学，希望能给大家带来帮助。

insertion_sort.cpp #include #include #include #define N 5000 int insertion_sort( int data_insert[] ); void creat_file( char *file_name, int data_file[] ); int main(int argc, char *argv[]){    int data[N];    creat_file( argv[1], data ); 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

C语言实现的一些数学计算，包括全选主元高斯消去法、求解三对角线方程组的追赶法等-C language to achieve a number of mathematical calculations, including the Principal Select All Gaussian elimination method for solving tridiagonal linear equation group to catch up with law

资源描述摘 要：RFID是目前应用于物联网的一项新兴通信技术，可通过无线电信号识别产品电子标签内的EPC码来识别特定 目标，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触，它的应用给物联网行业带来了革命性的变化，极大地节省了管理 成本，提高了管理效率。文章重点对RFID的工作原理、安全性、现状及发展趋势进行了阐述。 关键字：RFID；物联网；电子标签；射频识别

不错的SVM实现算法，采用的是LS-SVM算法，这是MATLAB版本，还有一个C版本-good SVM algorithm, using the LS-SVM, which is MATLAB version, a C version

此程序用有限差分解一维热传导方程，演示了MPI的使用方法。-HEAT_MPI is a FORTRAN90 program which solves the 1D Time Dependent Heat Equation using MPI

电力系统雅各比行列式计算,牛顿---拉夫逊进行潮流计算（c源程序）-power system Jacoby determinant, the Newton-Raphson for flow calculation (c source)

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。

图形学中关于Zbuffer扫描线算法的实现，场景很简单，只是一些图形的简单实现，此程序只能作为参考程序来看，不能太过于认真对待与它。