布什 RBush是用于点和矩形2D空间索引的高性能.NET库。 它基于具有批量插入支持的优化R树数据结构。 空间索引是用于点和矩形的特殊数据结构，它使您可以高效地执行查询，例如“边界框内的所有项目”（例如，比遍历所有项目快数百倍）。 它最常用于地图和数据可视化。 该代码已从Javascript 库复制而来。 安装 使用Nuget进行Install-Package RBush （ Install-Package RBush ）。 用法 创建一棵树 首先，定义数据项类以实现ISpatialData ，这要求该类公开Envelope属性。 然后该类可以这样使用： var tree = new RBush < Point>() 构造函数的可选参数（ maxEntries:定义树节点中的最大条目数。 9 （默认情况下使用）是大多数应用程序的合理选择。 较高的值表示更快的插入和较慢的搜索，反之亦然。 var tree = new RBush < Point>( maxEntries : 16 ) 新增资料 插入一个项目： var item = new Point { Env

TreeDataGridView 在DataGridView上加上Tree结构，有子结点，点开就可以下拉下一个样式！ 含使用调用窗体！ 只提供一个设计方法，完全自主开发！！

ARM-Device-Tree设备树.PDF,Linux设备树书籍

python实现决策树分类的三种经典算法

android应用源码tree目录和读取word文档整合源码，android安卓实例应用源代码，仅供学习及设计参考。

QTreeWidget类是一个方便的类,它提供了一个标准tree小部件与一个典型的基于项目所使用的接口类似QListView Qt 3类。这个类是基于Qt的模型/视图的体系结构,使用一个默认的模型项目,每一个都是一个QTreeWidgetItem。 　　 　　开发人员不需要模型/视图框架的灵活性可以使用这个类来创建简单的分层列表。更灵活的方法是结合QTreeView标准项目模型。这允许存储的数据是与它的表示分离。 在其最简单的形式,一个tree小部件可以构建在以下方式

简单的二叉树和测试 使用compile.sh编译，并使用run-test-suite.sh运行测试套件。

行为树编辑器（桌面版） 这是一个直观，可视化的行为树编辑器，行为树的保存格式为json，可以让策划自我去实现AI，技能，buff等复杂的游戏逻辑，从而减少和降低沟通成本并提高开发效率。 使用方法 ：编辑器 工作区->法官定义->选择文件（json） 工作区->选择目录（指定行为树所在的目录） 工作区->另存为（将工作区保存起来，刹车下次打开） 行为树->新建 示例项目 工作区：sample / workspace.json 样本/node-config.json 行为树目录：sample / workdir 批处理脚本：示例/脚本 提示：workspace.json也可以手动编辑，加上isRelative可以让配置中的路径变成相对路径，这样就不需要团队中每个人在使用前都必须先创建工作区 官员定义 interface ArgsDefType { name : string , // 字段

matlab导入excel代码决策树GUI 标题 具有交叉验证和ROC分析图的决策树和预测模型 概括 该代码为数据挖掘方法实现了一个分类树，并为每个目标类别绘制了ROC曲线。 描述 决策树学习是数据挖掘中常用的方法。 大多数商业软件包提供复杂的树分类算法，但是它们非常昂贵。 此Matlab代码使用实现GINI算法的“ classregtree”函数来确定每个节点的最佳分割。 该代码的主要功能名为Tree。 它使用第一行作为变量名（必要）直接从excel或csv文件导入数据。 第一列是结果组。 它必须是数字。 要在Matlab工作区中启动分类树类型，请执行以下操作：Tree（'filename.xls'）或Tree（'filename.csv'）（请注意，您的excel文件的第一行包含变量名，第一列中包含结果组） 。 它也可以直接从Matlab文件（扩展名为.mat）导入。 请使用以下3个变量创建文件：X（协变量值的矩阵），y（结果值），textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您想要一个示例，请输入：[X，y，textdata] = ExcelImport（'ex

柳树 willowtree是Michael Curran的同名衍生产品定价模型的开源Python实现。 Curran，M.（2001年）： 什么是柳树？ 柳树是一种高效的重组格子，旨在快速，准确地对衍生合约进行定价。 它通过离散时间马尔可夫链直接对标准布朗运动进行建模，所得的估计值可作为更复杂过程（例如几何布朗运动）的基础。 晶格具有两个鲜明的特征： 它根据布朗运动作为时间的平方根扩展，并且与二项式模型不同，后者随着时间线性增长。 它在一开始就非常快地打开，覆盖了被标准树忽略的高概率区域，后来又慢慢地被限制在正态分布的置信度范围内。 这方面既避免浪费时间和计算资源浪费在分布的尾部，又对几乎不影响当前证券价格的定义的区域，并且避免了修剪树的任意做法，即无视分支，以及他们的后代，位于低概率区域； 它在每个时间步中具有恒定数量的节点。 随着时间的推移，该数字线性增长，而不是二项式模型中