ImprovingOptimizationPerformancewithParallelComput

cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；()

说明：  关键点提取可以用来提取图像的边缘 这个程序还不错 分享下(the key points extraction can be used to extract the edge of the image . This program is good to share)

base is now HeapNumber with valid Smi value.

假设一个接收到的信号为：x(t)=s(t)+n(t), 其中s(t)=A*cos(wt+a), 已知信号的频率w=1KHz， 而信号的幅度和相位未知，n(t)是一个服从N(0,1)分布的白噪声。为了利用计算机对信号进行处理， 将信号按10KHz的频率进行采样。 通过对x(t)进行LMS自适应信号处理，从接收信号中滤出有用信号s(t). 在未知信号频率的情况下，通过对x(t)进行LMS自适应信号处理，从接收信号中滤出有用信号s(t). (Assuming a received signal: x (t) = s (t)+ n (t), one of s (t) = A* cos (wt+ a), the known frequency signal w = 1KHz, And the signal amplitude and phase of the unknown, n (t) is a subject to N (0,1) the distribution of white noise. The use of computers in order to deal with the signal, The signal by sampling frequency of 10KHz. Of x (t) for LMS adaptive signal processing, filtering from the received signal in the useful signal s (t). Frequency signals in unknown circumstances, the adoption of x (t) for LMS adaptive signal processing, filtering from the received signal in the useful signal s (t).)

This Source code is SLAM for Matlab.

思科认证CCNA study guide 640-802 英文版教材(ccna study guide 640-802)

用MATLAB来实现光学仿真，附带MATLAB源程序(Realization of Optical Simulation with MATLAB)

the baysian distance metric learning code

说明：  这是一个完善的RVM算法。其性能良好，代码清晰。能够很好的用于分类。(This is a perfect RVM algorithm. Its good performance, the code clear. Can be good for classification.)

信号的小波分解与重构原理，在matlab运行，内容详细，并有代码。(Principles of Signal based on wavelet decomposition and reconstruction, to run matlab, detailed, and code. )