有关操作系统原理算法的C语言代码，比较完整，对学习操作系统原理的同学们很实用。

【老生谈算法】香农编码的matlab语言实现.doc

使用Python实现朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类 一、实验任务内容 1、分解各类先验样本数据中的特征 2、计算各类数据中，各特征的条件概率 3、分解待分类数据中的特征 4、计算各特征的各条件概率的乘积 5、结果中的最大值就是该样本所属的类别 二、实验步骤及结果 1、得到数据集和标签集，返回列表参数，返回单词转换为向量之后的列表。 2、通过训练得到贝叶斯分类模型 3、用朴素贝叶斯文本分类器对两个测试样本进行分类，利用正则函数进行解析 4、导入垃圾邮件和非垃圾邮件各25个并解析；构建训练集和测试集，利用贝叶斯分类模型来预测测试集，输出贝叶斯预测的准确率 5、输出测试10次的平均值 6、输出去重的单词列表和贝叶斯分类模型测试的准确率，测试10次的准确率的平均值。 三、实验心得 朴素贝叶斯确实是很好的预测分类的算法，但是这个算法还是有点过分的依赖训练集了，一些基本的概率计算还是根据训练集的结果得来的（比如40个训练集，10个测试集，它输出的准确率是0.5），预测的结果很大程度上取决于训练集的好坏，一旦训练集数据趋势有误会对结果造成严重的影响。

C语言课程设计之旅游景点咨询系统 1．问题描述：创建一个至少有15个点的有向网表示的某个旅游景点的导游图。顶点代表景点,类型为字符串（例如，泰山导游图：“天地广场门”，“十八盘”，“冯玉祥墓”，“桃花峪门”，“中天门”，“南天门”，“玉皇顶”等），弧表示两个景点之间可以直达，弧上的权值表示两个景点之间的路程（公里数），弧上还有到达方法的信息（有步行和索道两种）。建立一个游客咨询系统。 2．基本要求 （1）创建图的存储结构。 （2）输入两个景点名，就可以得到从一个景点到达另一个景点的所有简单路径、相应路径的路程公里数、行走的方法（每一段是步行，还是坐索道）； （3）输入两个景点名，就可以得到其最

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 该算法的基本思想 是:首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

迷你游戏机 用于Basys板的C语言实现的迷你游戏系统 :joystick: :electric_plug: （2018） 游戏共有两种模式，一种是向用户显示事实或不正确的陈述，然后他们必须猜测是对还是错；另一种模式是向用户显示必须通过翻转来复制的模式在定时器用尽之前先在板上切换。 计算用户的最终分数，并使用WiFi module使用PHP scripts使用WiFi module将其发送到远程服务器上的MySQL database ，并告知用户分数是否很高。 该系统利用Baysis板的拨动flip switches ， console buttons ， RBG LED ， normal LEDs ， UART和I2C ports 。 接触 电子邮件： 领英（LinkedIn）： 网站： ：

支持GF(2^n)域的rs编解码，可直接修改参数实现不同方式的RS编码和解码 。

主要为大家详细介绍了C语言实现单词小助手，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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BP神经网络的C语言实现版本，修改了之前的版本的一些小问题， 包括函数定义数组形参宏的错误，数据压缩里的小bug