符合GM/T 0001-2012《祖冲之序列密码算法》的要求，实现了祖冲之算法的机密性和完整算法机制。C语言版本。

修改了重新调用setMode函数时内存释放的错误，并附带了示例工程 AES类的三个公共函数 //设置AES类的模式为加密还是解密，并说明密钥长度和明文长度(解密时为密文) //key 密钥数据 //keySize 密钥长度 //inSize 明文长度(解密时为密文) //isdecrypt 是否为解密(解密时为TRUE) //成功返回1 失败返回-1 失败是由于参数设置不正确引起 int setMode(unsigned char* key, int keySize, int inSize, bool isdecrypt); //加密数据 //input 明文数据，长度为setMode时inSize指定 //ouput 加密后的数据，长度为setMode时inSize指定 void cipher (const unsigned char* input, unsigned char* output); //解密数据 //input 密文数据，长度为setMode时inSize指定 //output 明文数据，长度为setMode时inSize指定 void invCipher(const unsigned char* input, unsigned char* output);

这是 Mirjalili 等人2017年在文章《Salp Swarm Algorithm:A bio-inspired optimizer for engineering design problems》中介绍的一个模拟樽海鞘生物的智能优化算法。，与粒子群算法，蚁群算法等类似，但十分新颖，目前已经被应用于各大领域，相应的改进算法也层出不穷。文件包含论文及作者源代码，欢迎大家下载并交流学习。

关于无线传感网络TDOA定位算法的一种。。。我的算法是基于三维定位的。。目前大都基于二维定位 关于无线传感网络TDOA定位算法的一种。。。我的算法是基于三维定位的。。目前大都基于二维定位

遗传算法源代码matlab程序 数学编程与运筹学 建模，算法和复杂性以及Python和Julia中的示例 编辑：罗伯特·希尔德布兰德 本书的最新版本可以在上找到。 本书最初是为在弗吉尼亚理工大学教授的ISE 3434本科课程-“确定性运筹学II”设计的。 我将介绍线性编程，整数编程和非线性编程的主题，以及对复杂性理论的基本理解，许多代码示例以及各种解决问题的方法。 要处理的主题： 在整本书中，它需要更多示例，图形和相关代码。 需要关于线性优化的几个部分（建模，算法和多面体理论） 需要更多有关启发式的主题（遗传算法，粒子群优化，禁忌搜索等） 编辑，重写和改善内容。 正确格式的引用材料。 建议您通过向Open Optimization组织中添加内容或直接向此存储库发出拉取请求来编写并为此工作做出贡献。 如果您想在此制作中扮演更大的角色，请联系Robert Hildebrand。 开放式优化 这是“开放优化”项目的一部分，该项目是一个用于教学优化和运筹学的开源材料生态系统。 这个生态系统的形成是为了托管有关优化的材料和课程的开源讲义，讲义幻灯片，示例，代码，图形和教科书。 除代码外的所有其他

分享了帝王蝶优化算法源代码及其原文，亲测有效，更多算法可进入空间查看

借鉴LED点阵控制原理，将光立方可以看做是8个8*8点阵屏的层叠一起，用8个引脚来当充当各层8*8点阵的“开关”（每层共阴）。再将64个灯阳极连到573的输出引脚上，每个573控制8列LED。驱动采用了74hc573暂存的方法，来分别把64个灯的亮灭信息存到上面，然后再一起输出到灯上，573的64个输出引脚控制前面所述每一个面的64个灯；点阵屏的显示便是光立方一层的显示，只要通过程序再次控制6个层，便可以实现光立方的显示，由于人眼的视觉暂留，使我们感觉到看到的东西是一起在亮的，这样我们就可以看到一个完整图像，这是本次设计的基本原理。设计3D 图形，需要有新的思维方式，发现三维空间中点、线、面、体的算法规律。展示3D效果的超炫表现力，让人享受各种视觉上的冲击，迎合3D显示时代的到来。光立方分解为8个8*8LED点阵叠成6层，再用8个引脚来充当8个点阵的开关。

最简单的对称密钥加密算法RC4源代码下载

matlab分水岭算法源代码肺癌检测 使用MATLAB中的图像处理算法检测肺癌 该项目使用MATLAB来实现图像处理算法。 图像处理工具箱在项目中经常使用。 分割算法的使用基于：。 该项目的目的是提出一种系统，该系统可以使用CT扫描图像定位可能是肺癌的前瞻性区域或结节。 在每个患者文件夹中，CT扫描图像的命名如下： pX_img1.dcm pX_img2.dcm ... 伴随每次CT扫描，我们都有基本道理： pX_seg1.dcm pX_seg2.dcm 其中X是患者编号。 这些地面真相图像是相应CT扫描图像的正确肺癌结节。 建议您将所有这些图像以及每个分段阶段的源代码放在一个文件夹中，以便可以一起运行所有内容。 如果您只对运行某些文件感兴趣，请将相应的文件和图像放在一起。 例如，仅在第一张图像上运行分水岭算法，请确保：图像：p1_img1.dcm，p1_seg1.cdm和源代码：p1_img1watershed.mlx函数：noduleExtraction.m，lungeExtraction.m，falseTruePositives.m和markcontrwatershed.m文件在

几种常用的压缩算法<br>本程序包含以下功能：<br>1、 Arithmetic coding编解码<br>2、 Huffman coding编解码<br>3、 LZ77 coding编解码<br>4、 LZ78 coding 编解码<br>5、 LZW 编解码<br>6、 RLE 编解码<br>7、 DCT 编解码<br>8、 Furie transform <br>