数据统计1111.xlsx
统计了数据库的相关数据dddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd
一个操作系统的实现 以及光盘源代码
一个操作系统的实现 以及光盘源代码。一个操作系统的实现 以及光盘源代码。
图像处理bmp格式分析及显示
图像处理bmp格式图片信息头分析以及在MFC上代码实现
计算机网络PPT
计算机网络PPT，包含各层，内容详细。配套教材《计算机网络》谢希仁版
强化学习——清洁机器人代码及实验报告
本程序基于MFC写的，测试了基于模型下的值迭代和策略迭代。分享给大家了
五子棋实现
五子棋代码MFC基于单文档写的，能够实现人人对弈；人机对弈；悔棋；判断胜负；智能提示落子等功能。
数值分析知识大全
数值分析(numerical analysis)是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科，是数学的一个分支，它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象。为计算数学的主体部分。
图论算法大全
图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色，它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。很多问题都可以转化为图论问题，然后用图论的基本算法加以解决。遗传算法是解优化问题的有效算法，而并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向，受到了研究人员的高度重视
模拟退火算法
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。
运筹学 lingo
LINDO 是一种专门用于求解数学规划问题的优化计算软件包，版权现在由美国
LINDO 系统公司（Lindo System Inc.）所拥有。LINDO 软件包的特点是程序执行速度
快，易于方便地输入、修改、求解和分析一个数学规划（优化问题），因此LINDO 在
教学，科研和工业界得到广泛应用。有关该软件的发行版本，发行价格和其它最新信息
都可以从LINDO 系统公司的INTERNET 网络站点 http://www.lindo.com 获取，该站点
还提供部分LINDO 软件的演示版本或测试版本。
存贮论 matlab
存贮论（或称为库存论）是定量方法和技术最早研究的领域之一，是研究存贮系
统的性质、运行规律以及如何寻找最优存贮策略的一门学科，是运筹学的重要分支。存
贮论的数学模型一般分成两类：一类是确定性模型，它不包含任何随机因素，另一类是
带有随机因素的随机存贮模型。
多元分析模型matlab
多元分析（multivariate analysis）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广
泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广
泛使用，并在使用中不断完善和创新。
灰色系统化理论及其应用
客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解，
人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚，只能依据某种思维逻辑与推断
来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。本章
介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发，研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下，如何
对实际问题进行分析和解决
时间序列模型
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序
列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析
现代优化算法 matlab
现代优化算法是80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索（tabu
search），模拟退火（simulated annealing），遗传算法（genetic algorithms），人工神经网
络（neural networks）。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前，这些算法在理论
和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目
标－求NP-hard 组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标，但NP-hard 理论限制它
们只能以启发式的算法去求解实际问题
偏微分方程 matlab
自然科学与工程技术中种种运动发展过程与平衡现象各自遵守一定的规律。这些规
律的定量表述一般地呈现为关于含有未知函数及其导数的方程。我们将只含有未知多元
函数及其偏导数的方程，称之为偏微分方程。
神经网络 matlab
人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及
功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提
出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年
曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理
论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。
它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及
专家系统等领域得到广泛的应用，提出了40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感
知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这
里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。
马氏链模型 matlab
一个随机试验的结果有多种可能性，在数学上用一个随机变量（或随机向量）来描
述。在许多情况下，人们不仅需要对随机现象进行一次观测，而且要进行多次，甚至接
连不断地观测它的变化过程。这就要研究无限多个，即一族随机变量。随机过程理论就
是研究随机现象变化过程的概率规律性的
差分方程 matlab
离散状态转移模型涉及的范围很广，可以用到各种不同的数学工具。下面我们对差
分方程作一简单的介绍，下一章我们将介绍马氏链模型
常微分方程 matlab
建立微分方程只是解决问题的第一步，通常需要求出方程的解来说明实际现象，并
加以检验。如果能得到解析形式的解固然是便于分析和应用的，但是我们知道，只有线
性常系数微分方程，并且自由项是某些特殊类型的函数时，才可以得到这样的解，而绝
大多数变系数方程、非线性方程都是所谓“解不出来”的，即使看起来非常简单的方程
如y2 x2
dx
dy = + 。于是对于用微分方程解决实际问题来说，数值解法就是一个十分重
要的手段
微分方程 matlab
微分方程建模是数学建模的重要方法，因为许多实际问题的数学描述将导致求解微
分方程的定解问题。把形形色色的实际问题化成微分方程的定解问题
回归分析 matlab
从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，我们根据一个样本计算出的那些
系数，只是它们的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间
太大，甚至包含了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析
方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。简单地说，回归分析就是对拟合
问题作的统计分析
方差分析 matlab
人们关心的试验结果称为指标，试验中需要考察、可以控制的条件称为因素或因子，
因素所处的状态称为水平。上面提到的灯泡寿命问题是单因素试验，小麦产量问题是双
因素试验。处理这些试验结果的统计方法就称为单因素方差分析和双因素方差分析。
数理统计matlb实现
面对一批数据如何进行描述与分析，需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计
的最基本方法。
我们将用 Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析
插值与拟合
插值：求过已知有限个数据点的近似函数。
拟合：已知有限个数据点，求近似函数，不要求过已知数据点，只要求在某种意义
下它在这些点上的总偏差最小
层次分析法
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模
糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美
国运筹学家T. L. Saaty 教授于上世纪70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的
多准则决策方法
对策论模型
对策论亦称竞赛论或博弈论。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。
一般认为，它既是现代数学的一个新分支，也是运筹学中的一个重要学科
排队论模型
排队论已广泛应用于解决军事、运输、维修、生产、服务、库
存、医疗卫生、教育、水利灌溉之类的排队系统的问题，显示了强大的生命力
图与网络知识
由于计算机技术和科学的飞速发展，大大地促进了图论研究和应用，图论的理论和
方法已经渗透到物理、化学、通讯科学、建筑学、运筹学，生物遗传学、心理学、经济
学、社会学等学科
非线性规划matlab
如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问
题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有
单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都
有自己特定的适用范围
“蚁群算法”学习大全
蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
windows编程设计第五卷
《Windows程序设计(第5版 珍藏版)》是一本经典的Windows编程圣经，曾经伴随着近50万Windows程序员步入编程殿堂，成长为IT时代的技术精英。
作为Windows开发人员的必备参考，涵盖基础知识和中高级主题，全面地介绍了Windows程序设计所涉及的细枝末节，旨在帮助读者从高屋建瓴的角度，建立完整的知识体系，为以后的职业生涯奠定良好的基础。全书共3部分23章。第1～12章着重介绍基础知识，第13～18章的主题为图形，第19～23章涉及更多高级主题。
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