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基于marc的模拟磨损的二次开发，marc虽然提供了几种磨损类型但是并不能满足实际需要，本程序由fortran写成，可以写出满足生产实际的磨损模型。

一个用到动态规划算法的acm题-used a dynamic programming algorithm that acm

数理统计Stutent s检验源代码，应用Visual C#编写。-Mathematical Statistics Stutent s test source code, the application of Visual C# Prepared.

详细说明：2DPCA用于人脸、步态等图像识别，可先按照行列比例将不规整图像归一化处理，然后进行训练，并且识别，全部中文注释和提示，便于学习和参考。-2DPCA humanface, gait, such as image recognition, in accordance with the ranks of theratio can not structured to deal with the normalized image, and then training,and recognition, all Chinese notes and tips for learning and reference.

矩形原点旋转的程序-origin rotating rectangular procedures

char *MD5_file (char *path, int md5_len)   {       FILE *fp = fopen (path, "rb");       MD5_CTX mdContext;       int bytes;       unsigned char data[1024];       char *file_md5;       int i;          if (fp == NULL) {           fprintf (stderr, "fopen %s failed ", path);           return NULL;       }          MD5Init (&mdContext);       while ((bytes = fread (data, 1, 1024, fp)) != 0)       {           MD5Update (&mdContext, data, bytes);       }       MD5Final (&mdContext);              file_md5 = (char

编写另一版本结构手册，有待学习并进一步提高-Another version of the structure of the preparation of manuals, to be learning and to further improve

这个程序是标准的BP神经网络，可以调整输入、输出和隐曾的维数。-this procedure is the standard BP neural network, can be adjusted input, output and has the implicit dimension.

开发的多目标优化算法采用进化优化方法和证明自己的优势在各种涉及实际问题主要是两个和三个目标，现在有一个不断增长的需求发展进化多目标优化（EMO）用于处理许多目标的算法（具有4或更多个目标）优化问题。在本文中，我们认识到一个最近几年的努力，并讨论了许多的可行方向发展潜力EMO算法求解多目标优化问题。此后，我们建议的参考点基于许多目标NSGA-II（我们称之为NSGA-III），强调人口会员，非主导且靠近一组提供的参考点。建议NSGA-III是施加到若干许多目标测试问题具有两个到15的目标，并与两个版本的一个最近比较建议EMO算法（MOEA/ D）。而每两个MOEA/ D的方法效果很好对不同类别的问题，所提出的NSGA-III被发现，以产生令人满意的结果在这项研究中考虑了所有的问题。本文介绍结果在无约束的问题，续集本文认为限制，在处理其他专科许多目标优化问题。

求1000以内的水仙花数- Strives for 1,000 within the narcissus flower several