CAD三维长方体随机孔隙模型及无干涉球体dwg文件等。文件可导入abaqus、ansys、comsol等有限元软件用于模拟多孔材料或混凝土随机骨料等。部件分图层绘制，方便操作。

斯坦福大学机器学习公开课第二课监督学习的应用梯度下降法的程序练习

实现简单的随机抽查学号为0~38的同学的功能

java 语言编写的随机画圆小程序，程序运行后，不断在地屏幕上画出颜色各异，大小不同的圆。

基于随机游走的社团发现算法Hadoop版 以及一个graph生成程序。整个是个eclipse项目，没有把lib放上来。内容在 http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6561876 的下一篇博客

高斯随机序列 源代码 用C来编写的产生高斯随机序列的函数

自学VB所写的一个随机抽取应用，从外部txt文件读取名单（一行一个），使用了ReDim Preserve扩展数组定义范围。姓名滚动显示，单次仅抽取一个。可以选择屏蔽重复或不屏蔽（运用临时数组储存未抽取数据，以及ReDim清空原数组后将临时数组的数据存储回去以便于下一次抽取）。单击 重置候选项 按钮可以去掉先前被屏蔽的项目（通过重新读取源文件）。完全自主编写，请尊重劳动成果，不得将其用于任何商业用途。

基于条件随机场对中文案件语料进行命名实体识别。在学习知识图谱理论课时，我们知道实体（Entity）是知识图谱的基本单位，也是承载信息的重要语言单位。实体识别是知识图谱应用的重要技术。目前实体识别主要有三种方法： 基于规则和词典的实体识别 基于统计机器学习的实体识别 基于深度学习神经网络的实体识别 条件随机场（Conditional random field，CRF）是一种条件概率分布模型 P(Y|X) ，表示的是给定一组输入随机变量 X 的条件下另一组输出随机变量 Y 的马尔可夫随机场。 CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1, x2,…, xn)并且输出目标序列Y=(y1, y2,…, yn)  ，也能被看作是一种seq2seq模型。这里使用大写 X,Y 表示序列。例如，在词性标注任务中，输入序列为一串单词，输出序列就是相应的词性。 除了词性标注之外，CRF还可以用来做chunking，命名实体识别等任务。一般地，输入序列X被称为 observations, Y叫作 states。

灭霸的响指, 输入文件夹路径, 将该文件下和子文件夹下所有的文件随机删除一半

采用了网友“渐进的冰山”的代码，在他的基础上修改为一个按键的操作方式，然后修改了读取名字文本后显示出来是乱码的问题。