c#语言编写的数字图像处理程序，包括了直方图修正，局部平滑，最大均匀性，K个临近点平滑，梯度算子，Prewitt算子等一些列图像处理方法，适用于GIS专业以及图像处理相关专业学习使用

RBF三种学习方法源码(k-means、梯度、OLS)

采用动量梯度下降算法训练 BP 网络 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力 采用“提前停止”方法提高 BP 网络的推广能力

计算图像梯度，并将梯度图转换为可显示灰度图显示，便于观察

用matlab编程实现最优控制理论的共轭梯度法。程序运行无误。

本程序包括阻尼牛顿法，共轭梯度法，PDFS、Pwoll算法，适合于二元二次方程。

散度、旋度、梯度释义（图解版）—（美）H.M.斯彻（H.M.Schey）著 李维伟等译 2015.11出版 　　《散度、旋度、梯度释义（图解版）》以内容简明扼要、通俗易懂广受关注和读者好评。第Ⅰ章介绍了一个矢量函数的实例；第Ⅱ章介绍了应用高斯定理求场强、在柱状和球面坐标系中计算散度并且介绍了哈密顿算子；第Ⅲ章介绍了路径独立问题、旋度、环路定理、斯托克斯定理、安培环路定理；第Ⅳ章介绍了梯度和应用拉普拉斯方程求电场强度。全书内容结合图形与实例来介绍，以便读者更容易理解。 　　此书适用于理工科学生作为场论等课程的教材，也可作为相关科研工作者的参考书。 内容简介 　　《散度、旋度、梯度释义（图解版）》着重介绍了散度，梯度，旋度以及与之相关的矢量微积分，并使用图形的方式直观的理解他们的定义以及性质，书中例子多采用，电子，工程领域的实例。可为广大工程技术人员提供相关的参考。全书结合图形与实例以便读者更容易理解。 作者简介 　　H.M. 斯彻，是罗彻斯特理工学院数学与统计学专业的教授。30年前，他编写的《散度、梯度、旋度释义》第1版一经问世就以其内容简明扼要、通俗易懂广受关注和好评，随后经过不断的修订、完善，时至今日已经是第4版，可谓是经久不衰。 前言/序言 　　新版与第3版的不同之处主要有两个方面。第一，增加了一些新的实例。这是采纳了一些学生的意见，他们认为这些例子有助于理解本书和解答习题。我们的目标是增加足够多的有益的实例，同时并不显著增加书的厚度。(两位评论人建议我一点也不增加书的页数，因此，书中没有提供Sr. de Cervantes'问题的解答) 　　本版和此前版本的第二个主要不同是两个球面角θ，φ角色的转换。之前版本的书中，通常θ作为极坐标角，φ作为方位角，现在，按照更通用的规范对二者掉换，使θ表示方位角，φ表示极坐标角。 　　我诚挚感谢多年来一直支持我的读者，他们与我的通信为我改进此书提出了很多宝贵的建议。许多建议都在本书中得以采纳，这也是此书经久不衰的重要原因之一。

用MATLAB实现梯度倒数加权的滤波算法代码。

梯度锐化的方法----微分法；图像边缘锐化的其他的微分法.

利用梯度下降算法,进行机器学习.利用C++实现下降算法.