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

灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测，GWO-CNN分类预测，多输入单输出模型。 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

EM算法和SAGE算法实现matlab仿真代码 原理有时间了会更新

智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

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KNN算法教学ppt全面 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分

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用java程序实现的一个中国象棋的算法课程设计，里面包含源程序，且调试运行成功.