用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平

二维数组的行列求和以及最大差值

图像处理的基础代码，也是C语言代码规范的模板，经过测试。

自己写的基于科学出版社的朱虹老师数字图像处理一些简单的数字图像处理代码，主要包含有：K均值去噪，直方图均衡化，临近插值旋转，双线性差值放大，双线性差值旋转，中值滤波，线性展宽等代码。希望对大家有用！

c代码-输入两个整数，如果它们的差值小于等于10，则显示 “它们的差小于等于10”；否则，显示 “它们的差大于等于11”

三次样条差值matlab代码 原文： 理论上来说代码一定是能编译能过的。 用的opencv库版本有2.89和3.10 #前言 目前的图像去雾算法很多，思路基本上两条： 1,基于非物理模型，本质上是增强图像的对比度与颜色，并没有对雾天图像的形成原因进行分析而补偿。代表方法是直方图均衡化。效果一般。 2，基于物理模型，现在效果好的去雾算法都是基于物理模型，利用大气物理散射规律来建立图像还原模型，而不同的论文算法，用的模型都不尽相同。基于物理模型的算法因为基于模型更好的分析了含雾图像。并且与现实贴近，效果都不错，只是算法复杂度不同，计算时间长短不同而已。代表方法是何恺明博士的，即基于暗通道先验的去雾算法。 目前感觉效果最好的就是基于暗通道先验的去雾算法。 ##Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 在去雾算法中，利用的以下物理模型： 其中I(x)是有雾后的图像，J(x)是无雾图像，A是全球大气光照值，t(x)是透射率图。 上式经过化简之后可得到： 其实就是已知I(x)，然后通过分析I(x)，算出J(x)。 ##暗通道 首先看什么是

包括了一维最优化算法 如：0.618法、分数法、二次差值法、三次插值法等源代码 还包括了无约束最优化部分的 共轭梯度法、DFP变尺度法（用导数或者用差分代替导数）、阻尼最小二乘法、鲍威尔法、模式搜索法、单纯性法等程序源代码 其次，约束最优化部分，提供了混合罚函数法（DFP)，混合罚函数法(POWELL)，综合约束函数双下降法、可变容差法、复合形法、网格法、随机实验法、解线性规划的单纯型法等等方法的源代码。

labview计算输入控件与当前时间的差值，并以HH:MM:SS形式的字符串显示

代码主要功能是在windows系统Qt平台上使用libpng库完成读图片，双线性差值实现缩放图片，写图片的功能。代码高效可用。

空间尺寸的允许偏差值和允许极差值表.doc