用梯形法求积分代码matlab 科学计算-MATLAB-代码 以下代码： 使用牛顿拉普森方法找到多项式的根。 使用Regula Falsi 方法找到多项式的根。 使用二分法求多项式的根。 使用高斯消元法求线性方程组的解。 使用Gauss Jordan 方法求解线性方程组。 使用高斯赛达尔法求解线性方程组。 使用Newton's Forward Difference Interpolation在给定数据集中查找值。 使用拉格朗日插值在给定数据集中查找值。 使用梯形法则求函数的积分。 使用辛普森规则求函数的积分。 还有很多..

BuDDy是一个比较经典的BDD实现，已经有较长时间没有更新，这个代码是最后一个版本，可以供参考学习。如果需要最新的BDD代码，也可以参考微软的Z3，里面有一个模仿BuDDy的简单实现。

主要介绍了Python基于递归算法实现的走迷宫问题,结合迷宫问题简单分析了Python递归算法的定义与使用技巧,需要的朋友可以参考下

RLS算法实现AR过程线性预测，matlab实现

贪心算法 实现及过程 完整版 实验报告，大家要认真炒

基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 【算法解析】 该算法整体思路是通过位平面和分块加密，嵌入信息，并且能够实现可以提取信息而不解密图像，不提取信息解密图像，以及同时获取信息和图像。 恢复图像原理是通过图像平整度去判定是否恢复到原图像，所以对于某些特殊图像，无法完全复现出原本图像。 【算法流程】 加密算法->嵌入算法->解密算法->提取算法->恢复（解密+提取）算法

基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

这其实是我的期末作业，要求是基于Python人工智能算法实现的AI智能五子棋人机对弈期末大作业。上传到网上是为了造福广大计算机专业的同学们，我们在学习某一新课程或是新技术时总是需要借鉴的，尽可能让大家少走弯路希望我提供的资料能够帮助到需要帮助的友友们。 主要设计目标： 可以访问我写的专栏博客查看具体信息蛤。 https://blog.csdn.net/weixin_51989356/article/details/128537561 本系统是根据传统五子棋游戏的功能编写，其功能实现了基于AI人工智能算法实现智能的人机对弈五子棋。主要需实现如下目标： （1）Python 3.6.8环境的下的Python语言编程 （2）五子棋棋盘的设计 （3）五子棋棋子的设计 （4）电脑智能落子的实现 （5）棋局进行时的退出功能 （6）棋局胜负的判定 （7）人工智能算法的设计 （8）人工智能算法的优化 编写该项目前后共花费了我一个多星期的时间，包括大量的调研，知识点的学习，再到具体的编程开发，一整个项目流程下来确实容易身心俱疲，希望能对大家有所帮助，最后祝大家期末顺利，绝不挂科(ง •̀_•́)ง

分治算法的几个经典例子及实现，有选择最接近的点，线性时间选择，循环日程赛

尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器