地震2维正演程序

Flibs 是一家集的 Fortran 模块完成各项任务：-[cgi] 便利通过 CGI 的 web 编程-[检测] 检查仪器仪表通过代码的各个方面与静力分析-[计算] 的计算任务，例如自动分化-[controlstructures] 流量控制结构 （例如有限状态机-[参] 支持实施链表，词典等-[filedir] OS 级别任务有关的文件和目录-[驴] 框架单元测试，JUnit 的启发-[ipc] 进程间通信-[柠檬] 法/Yacc 样分析器生成-[平台] 实用程序来查询操作系统和运行的平台程序-[报告] 工具用于以多种格式生成报告（值得注意的是乳胶和 HTML）-[规格] 工具来生成一个鲁棒的阅读例程从规格，面向表格输入-[sqlite] 接口到 SQLite 数据库管理系统 (http / / www.sqlite.org)-[溪流] 模块来处理文件，作为"流"而不是面向记录的-[字符串] 模块操作字符串 （分词、 不同长度的字符串）-[工具] 预处理器操作的原始程式码的工具-[包装] 工具来生成 C 的 Fortran 90 和 Fortran 2003 年接口例程的 C 头文件中此外：-[应用程序] 从 Fortran 生成生成文件依赖项的一个工具源代码和"识字编程"实验。-[chksys] 一个程序来探测的属性的集合Fortran 编译器 （使用类似节目为 C)-（在 HTML 窗体） 中的各个模块和几个 [医生] 文档文章。-[实验] 各种各样的实验，用不同的编程范式。-[testmake] 程序套件来生成测试程序从简单的规格。文档未完成，但大多数如果并不是所有的模块和实用程序来与全面的示例测试用例。

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用matlab编写，用途见题目-prepared using Matlab, uses subject, see

CT跟踪代码下载，可以用CT方法划定一个矩形域，然后跟踪，鲁棒性很好，但是帧速慢，但是可以运行的，希望能帮到大家

This program evaluates algebraic formulas.

大多数算法用于跟踪视频中的对象由两个部分组成： 被跟踪对象的动力学模型和它的外观模型。外观模型是经常跟踪，也许从训练图像之前建造，然后用作-时，跟踪测试序列。 如果测试序列中不包含的对象或照明条件下，不确切地匹配那些训练数据的外观吗？通常情况下，追踪与固定的外观模型将在这些情况下表现不佳。 在这个项目中不能使用期间跟踪增量改进目标的子空间外观模型来提供了新的外观信息。这种算法的关键是一种新的增量算法为 PCA，允许高效的子空间更新。

对弈程序采用了多种搜索算法.以下是本程序主要的类说明: 1.CEveluation类:估值类,对给定的棋盘进行估值. 2.CMoveGenerator类:走法产生器,对给定的棋盘局面搜索出所有可能的走法. 3.CSearchEngine类:搜索引擎基类. 4.CNegaMaxEngine类:负极大值法搜索引擎. 5.CAlphaBetaEngine类:采用了Alpha-Beta剪枝技术的搜索引擎. 6.CFAlphaBetaEngine类:fail-softalpha-beta搜索引擎. 7.CHistoryHeuristic类:历史启发类. 8.CAlphabeta_HHEngine类:带历史启发的Alpha-Beta搜索引擎. 9.CAspirationSearch类:渴望搜索引擎. 10.CIDAlphabetaEngine类:迭代深化搜索引擎. 11.CMTD_fEngine类:MTD(f)搜索引擎. 12.CTranspositionTable类:置换表. 13.CAlphaBeta_TTEngine类:加置换表的Alpha-Beta搜索引擎. 14.CPVS_Engine类:极小窗口搜索引擎. 15.CNegaScout_TT_HH类:使用了置换表和历史启发的NegaScout搜索引擎. 本程序还具有悔棋,还原功能,还可以记录走法.-err

一种混杂粒子群优化算法，通过单纯形加速优化过程-A hybrid particle swarm optimization algorithm, to accelerate the adoption of simplex optimization process

通过键盘控制键来控制贪食蛇的运动方向，然后遇到一个点就继续增加贪食蛇的长度，直到撞到墙壁为止。

简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。-Simply speaking, the so-called fitting refers to a function known to a number of discrete function values (f1, f2, ..., fn), by adjusting the number of undetermined coefficient function f (λ1, λ2, ..., λ3), makes the function and known points of difference (least squares significance) the smallest. To be determined if the function is linear, is called linear regression or linear regression (mainly in the statistics), otherwise known as non-linear fitting, or nonlinear regression. Expressions can also be a sub-function, this case is called spline fitting.