matlab源码，SQP源码的实现原理，可以进行修改后实现更进一步的优化

JavaScript SM3 简介 国密SM3密码杂凑算法JavaScript实现。目前只能在服务器端环境Node.js使用。 使用 直接下载源代码将sm3.js拷贝到你的项目中，或者使用安装： npm install sm3 const sm3 = require('sm3'); const hash = sm3('值'); 要求 没有依赖，但Node.js版本需>=6.0.0，或使用sm3-babel.js文件（Node.js版本>=1.0.0）， 也可自行使用对sm3.js文件进行转化 babel sm3.js --out-file sm3-babel.js 接口 const hash = sm3('值'); 参考 License .

A星算法简单的实现，分别使用C#、Python、JavaScript三种语言实现，通过界面10x10方格展示算法过程 思路参考于：https://blog.csdn.net/zhanghow/article/details/53585286

彩色补偿的matlab代码mcl 蒙特卡洛定位（MCL）算法作为粒子滤波器的实现。 SIR算法的预测和更新步骤略有不同，用于3D状态空间（x，y，θ）中的跟踪问题和全局定位问题。 在MATLAB中进行仿真以进行数据分析，这是KTH应用估算课程的一部分。 背景 目标跟踪：我们要在每个时间步长重复估计对象的位置，因为它提供了有关目标如何从上一个时间步长移动，一些测量值以及目标的初始位置（目标位置）的[不准确]信息。第一个时间步的目标）。 通常，假设过程噪声与状态无关，我们可以将预测步骤分解为两个步骤（应用运动+扩散）。 我在此滤镜中将里程表用作运动模型。 重采样： -Vanilla（多项式）重新采样：执行重新采样步骤的最简单方法。 该方法使用N个随机变量和粒子集权重的累积分布函数（CDF）独立绘制粒子。 -系统重采样（Stochastic Universal re-sampling）：一种替代重采样的方法，除了具有更好的方差外，它还具有更好的速度。 两种重采样方法在过滤器中均可用。 数据关联：使用最大似然数据关联算法。 权重和离群值：计算了关联之后，权重和离群值检测方法可以使用诸如粒子平均

清华大学胡广书的数字信号处理，光盘资料。 其中并有个别M文件的详细介绍，不可多得，欢迎下载。

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多目标优化问题中常用的模拟退火算法anneal基于MATLAB实现代码。

模拟退火算法作为计算机、控制领域广泛应用的方法之一，价值很大，而这个MATLAB软件程序可以实现算法的功能，省却比较繁杂的具体编程工作。

求是科技 张宏林编著 书本内容丰富，叙述详尽，实用性强。对于想学计算机图形学的人来说还是不错的。

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