% 代码：验证Lasso算法有效性---------------------------- 00个样本, 100维变量, lambda=50, w迭代初试值zeros(1,100) % 真实模型： Y = X1 + X2 + ... + X10 % 第1步：生成数据, X-1000*100, Y-1000*1, W-100*1 % 第2步：坐标下降法,不断更新w % 第1层-迭代次数, 第2层-对每个j遍历, 第3层-计算A_j,B_j, if分支更新

这个是比较通用的C算法，几乎能用上的算法都有，

2009年写的matlab mdp源码，里面有全部的英文document介绍说明

超炫酷贪吃蛇大作战游戏实现教程。网上查看了不少源码案例，全都是很古老的方块式贪吃蛇游戏案例，没有想要的实现，因此自己动手实现一个超炫酷贪吃蛇大作战游戏。

适合深度学习基础学习者，最适合TensorFlow入门的上手实践项目；源码基于TensorFlow2.1和cifar10数据集，包含LetNet \AlexNet \InceptionNet \VGG \ResNet的代码实现、模型保存和loss曲线。

yuv

源码实现单DES加解密，3Des加解密和pboc标准结算mac，主要算法有明确的注释，已经测试通过，目前我已经用在项目中

VC 实现跳棋游戏程序，其实跳棋游戏的程序实现并太难，但它的棋盘是一个不规则窗体图形，这一点的实现就很关键了。 　　 我的思路是：把棋盘121棋格分为7个区，中间为0区，上为1区，逆时针至右上角。 　　定义一个棋格的属性：坐标 　　 棋格所属区域，即上面所提7个区。 　　 棋格离各个端点几格，6维数组记录6方，电脑下子时可作为下子的优先级判断。 　　 棋格上棋子的颜色0－6，0为无子。 　　 棋格属于第几个棋格（从上至下，从左至右，1－122个棋格） 　　 再定一个6维指针数组，指向当前棋格的6个方向的属性（逆时针，右上方为第0维至右方第5维，此方无棋格指向NULL)。 　　再定义棋子的属性： 　　 指向的棋格。 　　 可走路径用数组集合动态保存。 　　 棋子的状态，选择与否。 　　上面具体的实现请看date.h文件。 　　接下来做的就是定义122个棋格实例（0格为空）和6方每方10个棋子的实例,初始好它们如无错，就成功一半了。 　　 确定好程序数据结构，以下就好办多了，但也不可大意，指针乱指可就不好玩了^-^。

里面的邮件密码和账号都打了星号，需要自己添加

中文注释的地方就是修改的地方，亲测可用