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用户信息管理系统
在有用户登录的平台中管理用户信息，并对用户密码进行加密，需要有数据库的支持，加密算法采用base64+SHA1，加密后的用户信息存放在数据库中，用户登录的时候进行认证，符合条件的允许登录，不符合的不允许登录。
- 2022-02-07 08:48:32下载
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GA-PSO 混合算法解决TSP问题
资源描述TSP问题是一个NP难题，因PSO算法具有算法相对简单等特性借用BPSO来解决TSP问题，因此借鉴遗传算法的交叉运算，用基本粒子群算法中的学习因子来限制速度，依据选取当前速度值的概率（在算法中借用惯性系数w来实现）与rand(0,1)进行比较得到离散速度变量
- 2023-03-31 07:45:04下载
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fisher 算法对图片人脸肤色和纯色的分类
针对人脸的肤色和唇色颜色，进行统计得出变换矩阵和阈值，再对图片进行fisher分类器分类，准确打印出每个像素分类情况，最终得到二值图，得到嘴唇区域
- 2023-07-15 12:05:03下载
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Implements Minimum Search Tree using Kruskal Algorithm
Implements Minimum Search Tree using Kruskal Algorithm
- 2022-01-23 10:06:31下载
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Concrete_Mathematics_2nd_Ed_TeX_Source_Code
Concrete_Mathematics_2nd_Ed_TeX_Source_Code
- 2022-01-25 17:55:03下载
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遗传算法求解货郎担问题(TSP)
本代码用遗传算法求解货郎担问题(TSP)。货郎担问题是组合数学中的著名问题，在算法领域颇受关注。问题是这样提出的：某旅行推销商，要到n个城市去推销商品，从其中某个城市出发，进出每个城市一次，最后返回驻地城市，问如何安排其路线，使行程最短。对于TSP问题，若采用穷举搜索算法，则需要考虑所有可能的情况，找出所有的回路，在对其进行比较，找出最佳路径。在n个城市TSP问题中，一条有效路径可以看成n个城市的排列。n个城市的全排列共有n!种，TSP问题没有限定路径的起点及方向，因此路径总数为n!/2n，可见穷举法随着城市数n的增大复杂度急剧增长。用遗传算法求解TSP问题的思想是先随机生成若干条有效路径，在选择其中较优的路径参与繁殖，生成下一代。再对下一代进行类似操作。经过若干代的进化后，将会收敛于一个较优解。此外，在遗传过程中可以加入变异算子来模仿生物界中的变异现象。
- 2022-07-04 17:09:54下载
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微分进化遗传算法
!此代码包括微分进化算法的最优控制问题!Fortran 90 节目翻译从原始的 MATLAB ！差分进化 （DE） 的版本。此 FORTRAN 90 代码!已经过测试的康柏视觉 Fortran v6.1。!任何用户新德鼓励阅读这篇文章的暴风雨和价格。!!长篇：!暴风雨，钢筋和价格，希，（1996 年）。最小化的真正功能!ICEC 96 竞赛由微分进化。在进化上的 IEEE conf.!卧铺，842 844。
- 2022-01-25 21:30:31下载
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进制转换
2# to 16# 8# 2# 10# to 16#
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2# to 16# 8#...
进制转换
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- 2023-01-21 18:45:03下载
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有五个房子，每个房子的颜色不同，里面分别住着不同国家的人，每个人都有自己养的不同的宠物，喜欢和不同的饮料，抽不同牌子的烟。现在已知以下的一些信息：...
有五个房子，每个房子的颜色不同，里面分别住着不同国家的人，每个人都有自己养的不同的宠物，喜欢和不同的饮料，抽不同牌子的烟。现在已知以下的一些信息：-five houses, each house different colors, which were home to people from different countries, Every individual has his own support of the different pets, likes and different beverages, pumping different brands of cigarettes. Now known some of the following information :
- 2022-11-15 13:40:03下载
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C++实现基于用户的协同过滤
算法过程：1).读入数据，将数据用user_brands存起来，同时建立userid_id，再建立id_brands 2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids，根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat 3).为每个用户推荐产品： 3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused； 3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i)： 3.2.1).找到与用户u最近的k个用户 对于每一个没用过的物品i： 3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√ 3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加 3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户； 代码：UCF.cc（用户协同过滤核心代码）：#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include
- 2023-03-01 07:45:04下载
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