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dijkstra求最短路
dijkstra求最短路:最短路问题是重要的最优化问题之一，它不仅可以直接应用于解决实际的许多问题，如管道铺设、线路安排、厂区布局、设备更新等，而且经常被作为一个基本工具，用于解决其他问题。对于两点间的距离大于或者等于0的问题而言，目前公认的最好的方法是由Dijkstra于1959年提出来的。

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sofm神经网络的c++程序
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。这是一个SOFM神经网络的c++程序。

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nsga-iii进化多目标优化算法采用基于参考点的非支配排序方法
开发的多目标优化算法采用进化优化方法和证明自己的优势在各种涉及实际问题主要是两个和三个目标，现在有一个不断增长的需求发展进化多目标优化（EMO）用于处理许多目标的算法（具有4或更多个目标）优化问题。在本文中，我们认识到一个最近几年的努力，并讨论了许多的可行方向发展潜力EMO算法求解多目标优化问题。此后，我们建议的参考点基于许多目标NSGA-II（我们称之为NSGA-III），强调人口会员，非主导且靠近一组提供的参考点。建议NSGA-III是施加到若干许多目标测试问题具有两个到15的目标，并与两个版本的一个最近比较建议EMO算法（MOEA/ D）。而每两个MOEA/ D的方法效果很好对不同类别的问题，所提出的NSGA-III被发现，以产生令人满意的结果在这项研究中考虑了所有的问题。本文介绍结果在无约束的问题，续集本文认为限制，在处理其他专科许多目标优化问题。

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基本矩阵运算 : +
基本矩阵运算 : + - *, power, transpose, trace, determinant, minor, matrix of minor, cofactor, matrix of cofactor, adjoint, inverse, gauss, gaussjordan, linear transformation, LU decomposition , Gram-Schmidt process, similarity. b) Basic vectors functions : norm, distance, innerproduct,coldim, rowdim, rank, nullity. *-basic matrix calculation :-*, power, transpose, trace, determinant, minor, matrix of minor, cofactor, the matrix of cofactor, adjoint, inverse, Gauss, gaussjordan, linear transformation, LU decomposition, Gram-Schmidt process, the similarity. B ) Basic vectors functions : norm, distance, innerproduct, coldim, rowdim, rank, nullity.*

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STM32 AD采集程序
资源描述本程序代码是基于STM32中的ADC采集，模拟信号转化为数字信号是控制类芯片一个重要的功能，该程序代码是基于STM32来做的ADC采集，其中，STM32可以开启多路AD采集的信息，采集的结果可以选择打印到串口或者到液晶屏。

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