HiCuts is the first decision tree-based packet classification algorithm. It takes the geometric view of the packet classification problem.

cart算法代码matlab PILCO-学习控制的概率推断 这是使用Tensorflow和GPflow在Python中（最初用MATLAB编写）的重新实现。 这项工作主要是为了个人发展而进行的，部分实施是基于此。 该存储库将主要作为我未来研究的基准。 我使用和实现了购物车杆基准测试。 我之所以这样做，是因为OpenAI的CartPole环境没有连续的动作空间，并且因为它使用了“倒置”的推车杆。 新环境代表了具有连续动作空间的传统手推车基准测试。 该文件包含基于的新的CartPole类。 我还创建了定义传统手推车杆的MuJoCo环境的文件。 先决条件 该示例需要（具有接触的多关节动力学）物理引擎，才能使用倒立摆。 我相信有免费的学生许可证。 正在安装 使用pip install -r requirements 。 确保使用Python 3。 您可能要为此使用虚拟环境。 例子 给出了在购物车杆环境中实现该代码的示例，该示例可在中找到。 建于 作者 艾丹·斯堪内尔 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参见文件。 致谢 原始执行： MP Deisenroth，D.Fox和C

冒泡，选择，堆排序，希尔排序，二分插入等算法C代码

数据挖掘常用算法代码实现

主要介绍了Python实现Canny与Hough算法代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

该算法在GITHUB上，我们将该代码重新编译了，并增加了需要的库 opencv2.4.2 有问题可以 ： yfyg3896@sina.com

【1】实现ACO-ALNS-DPSO-DE-GA-SA-TS七种算法，及案例数据，亲测可用；【2】可求解多车场，带容量约束、时间窗约束的MDVRPTW问题。

matlab广度优先算法代码人工智能搜索算法 搜索是AI中解决问题的通用技术。 这个项目将使您开始使用这些不同的算法： 蛮力搜索策略 广度优先搜索：它从根节点开始，先探索相邻节点，然后再向下一级邻居移动。 每次生成一棵树，直到找到解决方案。 可以使用FIFO队列数据结构来实现。 此方法提供了最短的解决方案路径。 缺点：由于保存了每个级别的节点用于创建下一个节点，因此它会占用大量内存空间。 存储节点的空间要求是指数级的。 （请参见代码：） 深度优先搜索：它是通过LIFO堆栈数据结构递归实现的。 它仅按不同顺序创建与“广度优先”方法相同的节点集。 缺点：该算法可能不会终止并在一条路径上无限进行。 解决此问题的方法是选择截止深度。 如果理想截止值是d，并且选择的截止值小于d，则该算法可能会失败。 如果选择的截止值大于d，则执行时间会增加。 （请参见代码：） 知情（启发式）搜索策略 星级搜索：这是“最佳优先”搜索的最著名形式。 它避免了扩展已经很昂贵的路径，而是首先扩展了最有希望的路径。f（n）= g（n）+ h（n），其中： g（n）到达节点的成本（到目前为止） h（n）从节点到目标的估计成

蚁群算法优化 PID参数的matlab代码仿真，有需要的同学可以下载，希望能够帮助到你，助你一臂之力

实现正则化正交匹配追踪的算法代码，也就是ROMP实现的代码