利用主成分分析算法实现人脸识别。首先训练样本脸库，训练好样本后，再对测试人脸进行识别，该系统能达到很高的识别率

程序原理来源：https://pberkes.github.io/software/sfa-tk/index.html

[算法分析与设计].(美国)Michael.T.Goodrich.清晰版 目录: 第一部分 基础工具 第1章 算法分析 1.1 算法的分析方法学 1.1.1 伪代码 1.1.2 随机存取机(RAM)模型 1.1.3 统计基本操作的数量 1.1.4 递归算法分析 1.2 渐近符号 1.2.1 大O符号 1.2.2 与大“O”相关的渐近符号 1.2.3 渐近表示的重要性 1.3 数学概览 1.3.1 求和 1.3.2 对数和指数 1.3.3 简单证明技术 1.3.4 概率基础 1.4 算法分析案例研究 1.4.1 二次时间前缀平均值算法 1.4.2 线性时间前缀平均值算法 1.5 平摊方法 1.5.1 平摊技术 1.5.2 扩展数组实现分析 1.6 实验 1.6.1 实验组织 1.6.2 数据分析和可视化 1.7 习题 基础题 创新题 程序设计 1.8 本章注记 第2章 基本数据结构 2.1 栈和队列 2.1.1 栈 2.1.2 队列 2.2 向量、表和序列 2.2.1 向量 2.2.2 表 2.2.3 序列 2.3 树 2.3.1 树抽象数据类型 2.3.2 树的遍历 2.3.3 二叉树 2.3.4 表示树的数据结构 2.4 优先队列和堆 2.4.1 优先队列抽象数据类型 2.4.2 PQ排序、选择排序和插入排序 2.4.3 堆数据结构 2.4.4 堆排序 2.5 字典与散列表 2.5.1 无序字典ADT 2.5.2 散列表 2.5.3 散列函数 2.5.4 压缩映射 2.5.5 冲突处理模式 2.5.6 通用散列 2.6 Java示例：堆 2.7 习题 基础题 创新题 程序设计 2.8 本章注记 第3章 查找树和跳跃表 3.1 有序字典和二叉查找树 3.1.1 有序表 3.1.2 二叉查找树 3.1.3 二叉查找树中的查找 3.1.4 二叉查找树中的插入 3.1.5 二叉查找树中的删除 3.1.6 二叉查找树的性能 3.2 AVL树 3.2.1 更新操作 3.2.2 性能 3.3 深度有界查找树 3.3.1 多路查找树 3.3.2 (2,4)树 3.3.3 红黑树 3.4 伸展树 3.4.1 伸展 3.4.2 伸展过程的平摊分析 3.5 跳跃表 3.5.1 查找 3.5.2 更新操作 3.5.3 跳跃表的概率分析 3.6 Java示例：AVL树和红黑树 3.6.1 AVL树的Java实现 3.6.2 红黑树的Java实现 3.7 习题 基础题 创新题 程序设计 3.8 本章注记 第4章 排序、集合和选择 4.1 归并排序 4.1.1 分治法 4.1.2 归并排序和递归方程 4.2 集合抽象数据类型 4.2.1 简单的集合实现 4.2.2 具有union-find操作的划分 4.2.3 基于树的划分实现 4.3 快速排序 4.4 基于比较的排序下界 4.5 桶排序和基数排序 4.5.1 桶排序 4.5.2 基数排序 4.6 比较排序算法 4.7 选择 4.7.1 剪枝-查找法 4.7.2 随机化快速选择 4.7.3 随机化快速选择分析 4.8 Java示例：原位快速排序 4.9 习题 基础题 创新题 程序设计 4.10 本章注记 第5章 基本技术 5.1 贪心法 5.1.1 背包问题 5.1.2 任务调度 5.2 分治法 5.2.1 分治递归方程 5.2.2 整数相乘 5.2.3 矩阵相乘 5.3 动态规划 5.3.1 矩阵链乘 5.3.2 一般技术 5.3.3 0-1背包问题 5.4 习题 基础题 创新题 程序设计 5.5 本章注记 第二部分 图算法 第6章 图 6.1 图抽象数据类型 6.2 图的数据结构 6.2.1 边表结构 6.2.2 邻接表结构 6.2.3 邻接矩阵结构 6.3 图的遍历 6.3.1 深度优先查找 6.3.2 双连通分量 6.3.3 广度优先查找 6.4 有向图 6.4.1 遍历有向图 6.4.2 传递闭包 6.4.3 DFS和垃圾收集 6.4.4 有向无环图 6.5 Java示例：深度优先查找 6.5.1 修饰模式 6.5.2 DFS引擎 6.5.3 模板方法设计模式 6.6 习题 基础题 创新题 程序设计 6.7 本章注记 第7章 加权图 7.1 单源点最短路径 7.1.1 Dijkstra算法 7.1.2 Bellman-Ford最短路径算法 7.1.3 有向无环图中的最短路径 7.2 所有顶点对之间的最短路径 7.2.1 动态规划最短路径算法 7.2.2 利用矩阵相乘计算最短路径 7.3 最小生成树 7.3.1 Kruskal算法 7.3.2 Prim-Jarník算法 7.3.3 Bar?vka算法 7.3.4 MST算法比较 7.4 Java示例：Dijkstra算法 7.5 习题 基础

SUPERmerge是一种ChIP-seq读取堆积分析和注释算法，用于以单个碱基对的分辨率水平研究具有较宽染色质域的弥散组蛋白修饰ChIP-seq数据集的比对（BAM）文件。 SUPERmerge允许灵活调节各种读取堆积参数，从而揭示读取岛如何聚集到整个基因组的覆盖区域，以及它们在单个生物复制物中映射到的注释特征。 SUPERmerge对于研究低样本量的ChIP-seq实验特别有用，在该实验中，表观遗传组蛋白修饰（例如H3K9me1，H3K27me3）产生固有的宽峰，信号富集的扩散范围跨越多个连续的基因组位点和带注释的特征。

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