结尾码和基干码 第一列是游程长度 第二列是白游程编码 第三列是黑游程编码

Euler 方法被用作 Heun 方法的基础。 Euler 的方法使用函数在区间开始处的切线作为函数在区间上的斜率的估计，假设如果步长小，误差就会小。 然而，即使使用极小的步长，在大量的步长上，误差开始累积，估计与实际功能值不同。 例子： 输入 x 的初始值，即 x0: 0 输入 y 的初始值，即 y0：0.5 输入 x 的最终值：2 输入步长h：0.2 xy 0.000 0.500 0.200 0.630 0.400 0.833 0.600 1.124 0.800 1.523 1.000 2.054 1.200 2.746 1.400 3.634 1.600 4.762 1.800 6.181 2.000 7.957 >>

NET 的结构在“RVFLNs 的综合评估”中有描述张乐，PN Suganthan，信息科学学习系统在“Modified BP Algorithm”、Verma BK 和穆拉卡 JJ, 1994 这两种方法在这些代码中结合

word 插入EndNote参考文献 规范 （geebinf modified by zz.ens）

使用pcl视图仓库更新解压后的ROB_SLAM 建造： 构建整个项目（使用inclouding二进制加载工具）： 在执行所有cmd之前， DONOT会忘记从仓库下载Vocabulary，并将其放在dir ./Vocabulary中。 chmod +x build.sh ./build.sh 仅使用pcl构建ORB_SLAM2模式 mkdir build cd build cmake .. make -j 跑步： ./run/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.bin path_to_settings path_to_sequence path_to_association 修改内容： 添加一个具有闭环功能的pointcloud查看器（通过添加查看器线程来实现）

六材料改性 我个人修改的hexo matery主题，已修复了一些错误，并已从 演示版 用法

HaRepacker3.5 Modified WZ修改！

在人工蜂群算法中加入了边信息，改善了信噪比。基于matlab编写

PGD​​_已修改

该软件包使用邻域图中的最短路径（Ilc，2012）计算修改后的 Dunn 内部聚类有效性指数。 它还包括原始 Dunn 指数 (Dunn, 1973)、广义 Dunn's 指数 (Pal & Biswas, 1997) 和一系列用于构建数据图的算法的实现。 聚类验证指数是从聚类算法中获得的数据分区质量的度量。 内部指标通过基于某些客观标准测量集群的紧凑性和分离度来评估数据的给定分区，而没有任何关于真实分区应该是什么样子的信息。 原始Dunn的索引（Dunn，1973年）通过计算群集内的紧密度（同一群集中任意两个点之间的最大距离）和群集之间的间隔（属于不同群集的两个数据点之间的最小距离）来验证数据群集。 Pal & Biswas 提出了使用数据上的邻域图对 Dunn 指数进行泛化。 此外，Ilc 提出了基于图中最短路径的这种方法的修改。 有关此主题的其他说明，请参阅参考资料。 支持的用