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经典Hash算法的实现方法及源代码

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简介:
本资源深入探讨了多种经典哈希算法的原理与应用,并提供了详尽的源代码示例,便于学习和实践。 这是几种经典的Hash算法的实现(包含源代码及文字解说)。

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  • Hash
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    本资源深入探讨了多种经典哈希算法的原理与应用,并提供了详尽的源代码示例,便于学习和实践。 这是几种经典的Hash算法的实现(包含源代码及文字解说)。
  • 光线追踪
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    本项目详细实现了经典的光线追踪算法,并提供了可运行的源代码。通过该实现,读者可以深入了解光线追踪的基本原理和技术细节,适用于学习和研究计算机图形学。 经典的光线追踪算法实现的源代码能够产生很好的渲染效果。
  • MATLAB微分程组求解-计MATLAB: 此项目包含书中...
    优质
    本项目汇集了《计算方法》中经典的微分方程组求解算法,并提供了详尽的MATLAB代码实现,旨在为学习者提供实践与理解工具。 该项目是《计算方法》一书中提到的经典方法和算法的MATLAB程序实现,包含代码详解和运行过程。 1. 简介 2. 线性方程组的数值解法 3. 方程的近似解法 4. 差值和数据拟合 5. 数值积分和数值微分 文件结构: - 1.简介 - qinjiushao.m:秦九韶算法实现代码。 - README.md:介绍内容。 - 2.线性方程组的数值解法 - gauss_seidel.m:高斯塞德尔迭代方法代码。 - jacobi.m:雅可比迭代方法代码。 - README.md:说明文档。 - 3. 方程的近似解法 - aitken.m: Aitken插值算法实现。 - niudun.m: 牛顿插值算法实现。 - yiban.m: 基本方程求根方法代码。 - README.md:说明文档。 - 4. 差值和数据拟合 - mafit.m:差值与数据拟合相关函数文件。 - untitled.jpg:图表展示(未命名)。 - README.md: 描述该部分的使用指导及信息。 - 5. 数值积分和数值微分 - compute_g.m:计算g相关的数值积分或微分代码。
  • ALOHAMatlab-Aloha多种
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    本项目提供经典ALOHA算法的Matlab实现,包括纯ALOHA和滑动窗口ALOHA等多种版本,适用于无线网络模拟与研究。 阿罗哈提供了多种经典Aloha算法的Matlab实现代码。
  • DSP.rar
    优质
    本资源包含一系列经典的数字信号处理(DSP)算法的源代码,适用于学习和研究,帮助开发者深入理解并应用各种滤波、变换等核心技术。 我们拥有大量经过验证的DSP经典算法源代码,可以直接调用。这些算法涵盖了滤波器、FFT、卷积等多种计算功能,并且比使用TI的DSP库更加方便,因为它们提供了完整的源代码。
  • C语言滤波
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    本段代码展示了用C语言编写的一些经典信号处理滤波算法,旨在帮助工程师和学生理解并实践各种数字滤波技术。 通过C语言实现几种数据处理中常见的滤波算法。
  • 手眼标定C++
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    本项目提供经典手眼标定算法的高质量C++实现代码,适用于机器人视觉系统开发。包含详细注释和示例数据,便于学习与应用。 经典手眼标定算法的C++代码基于OpenCV 2.0以上版本编写。下载程序后需要配置OpenCV环境。该工程包含三个主要文件:handeye.h用于实现各种手眼标定方法,quaternion.h提供四元数运算功能,而handeye_test.cpp作为主程序,测试各手眼标定算法的可行性。
  • C++示例
    优质
    本书或文档提供了丰富的C++经典算法实例和源代码,帮助读者深入理解算法原理并熟练掌握其应用技巧。 这个Word文档包含C++经典算法的程序代码。
  • MATLAB程序
    优质
    本书提供了多种经典的算法,并通过MATLAB语言实现这些算法。读者可以通过书中的源代码学习和理解各种技术的具体应用。 在MATLAB环境中编程是解决各种数学问题的强大工具,尤其是在处理算法方面非常有用。“matlab经典算法程序源代码”这个压缩包包含了一系列用于理解和实践MATLAB编程的重要示例,涵盖了从基础到高级的多个领域。以下是这些文件分类及其中蕴含的知识点详细解析: 1. **解方程**: 解方程是数学中的基本任务,在MATLAB中可以使用`fzero`和`fsolve`等函数来求解非线性方程和系统。其中,`fzero`用于单变量方程的求解,而`fsolve`适用于多变量方程组。通过这些工具可以帮助解决物理、工程及经济等领域中的优化问题。 2. **MATLAB基础**: 这个文件夹可能包括了学习MATLAB所需的基础知识介绍,如语法结构、数据类型定义、控制语句(例如for循环和if条件)以及函数的编写方法等。此外还涵盖了如何使用工作空间、命令窗口及图形用户界面。 3. **数据分析**: MATLAB提供了强大的数据分析工具集,诸如`mean`、`std` 和 `corrcoef` 等函数支持数据统计分析、清理与预处理操作;另外还有如直方图(histogram)绘制和数据分布图表制作等辅助功能,这对理解复杂的数据特征非常有帮助。 4. **算术运算**: 这部分可能包括了基本的数学计算过程,例如加减乘除、指数幂次及三角函数等。在MATLAB中这些操作符与传统数学表达式相似,使数值处理变得直观且高效。 5. **规划问题解决方案**: 此分类涉及线性优化(使用`linprog`)、整数规划或非线性优化(利用`fmincon`) 的MATLAB实现方法。这类工具在工程设计、资源分配等实际应用中十分常见。 6. **插值与拟合技术**: 插值是指确定离散数据点间函数关系的方法,使用如 `interp1`, `interp2` 等命令可以进行一维和二维的插补;而拟合则是找到使给定的数据集尽可能接近某种数学模型的过程。MATLAB中的多项式拟合(polyfit)与非线性曲线拟合(`lsqcurvefit`)等功能对此非常有用。 7. **绘图功能**: MATLAB提供了广泛的图形绘制选项,包括但不限于`plot`函数用于创建线条图表、散点图等;而三维曲面的显示则可以使用 `surf`, `mesh`; 等高线图可通过 `contour`, `contourf` 来实现。此外还有专门用于图像数据展示的功能如`imagesc`. 通过深入学习和实践这些源代码,不仅可以掌握MATLAB的基本操作技能,还能提高对算法的理解与应用能力。对于初学者而言,这是一个非常宝贵的资源库,有助于从理论知识到实际编程技巧的全面提升。
  • 背景提取三种
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    本文探讨了经典背景提取算法的三种不同实现方式,分析其优缺点,并提供实验数据支持。适合计算机视觉领域研究者参考。 本段落对比描述了三种经典背景提取方法,并利用MATLAB代码进行了仿真实现。GUI的建立操作也很值得学习,是一份不可多得的经典代码资源。附带测试示例、测试代码以及GUI界面。