麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型，SSA-HKELM分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

资源包含Yolov3和Yolov5的可运行的源代码，YOLOv3代码部分包含三个部分：Backbone，PANet，Yolo Head,而Yolov5代码部分包含骨干网络 Focus、BottleneckCSP 和 SSP 网络构成，其中主要包括 Focus、Conv 卷积块、BottleneckCSP 和 SSP 等模块。可以用于后续的训练和模型搭建。

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java zlib压缩算法资源，懒的写了，看看多少字了

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在本文中，我们在（2 + 1）风味Nambu-Jona-Lasinio（NJL）模型的框架内，使用最近提出的算法研究了夸克间隙方程的拟Wigner解。 我们发现，对于当前的夸克质量mu，d = 5.5 MeV和化学势μ<μTCP= 272.5 MeV，通过该算法获得的Nambu解和正伪Wigner解与通过迭代方法获得的物理解是一致的。 此外，我们使用的算法可以帮助说明间隙方程的解从手性极限到非手性极限的演变，并给出了对于μ<272.5 MeV，相线位于相图中的预测。 此外，我们还研究了不同化学势的手性敏感性以及溶液的损失。

看到一个不错的c++实现的md5算法 class MD5 { public: typedef unsigned int size_type; // must be 32bit MD5(); MD5(const std::string& text); void update(const unsigned char *buf, size_type length); void update(const char *buf, size_type length); MD5& finalize(); std::string hexdigest() const; friend std::ostream& operator<<(std::ostream&, MD5 md5); private: void init(); typedef unsigned char uint1; // 8bit typedef unsigned int uint4; // 32bit enum {blocksize = 64}; // VC6 won't eat a const static int here void transform(const uint1 block[blocksize]); static void decode(uint4 output[], const uint1 input[], size_type len); static void encode(uint1 output[], const uint4 input[], size_type len); bool finalized; uint1 buffer[blocksize]; // bytes that didn't fit in last 64 byte chunk uint4 count[2]; // 64bit counter for number of bits (lo, hi) uint4 state[4]; // digest so far uint1 digest[16]; // the result // low level logic operations static inline uint4 F(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 G(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 H(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 I(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 rotate_left(uint4 x, int n); static inline void FF(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); static inline void GG(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); static inline void HH(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); static inline void II(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); }; std::string md5(const std::string &str);

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评价存储器的一个重要指标就是它的可靠性，在一般的数据存储中，几个位的错误可能不是很关键的问题，如果但是发生在某个敏感的数据上，这个小小的故障可能会导致严重的后果。因此，必须采取一些措施来及时检出并纠正出错的数据。目前常用的方法有：奇偶校验、CRC校验、重复码校验等。 　　ECC校验是在奇偶校验的基础上发展而来的，它将数据块看作一个矩阵，利用矩阵的行、列奇偶信息生成ECC校验码。它能够检测并纠正单比特错误和检测双比特错误，但对双比特以上的错误不能保证检测。它克服了传统奇偶校验只能检出奇数位出错、校验码冗长、不能纠错的局限性。文中在高速大容量固态存储器的硬件结构基础上，详细介绍了ECC校验码的生