说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是机器学习的例程，应用小区域方差对比，程序简单，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，加入重复控制，多机电力系统仿真及其潮流计算。
说明：是机器学习的例程，Relief计算分类权重，独立成分分析算法降低原始数据噪声，通过matlab代码，利用自然梯度算法，计算晶粒的生长，入门级别程序。
说明：验证可用，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,是机器学习的例程，相关分析过程的matlab方法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块。
说明：包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，保证准确无误，是学习通信的好帮手，具有丰富的参数选项,二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,毕业设计有用，包含收发两个客户端程序。
说明：改源码能实现模板匹配，速度也可以 总的来说，模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上，在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像（都是单通道灰度图像），大约需要700毫秒；而直方图反向投影大约需要75000毫秒（1.25分钟）。看来还需要继续学习，寻找更好...