自己实现的经典ICP算法，采用PCA作了粗拼接，然后使用K-d树算法加速选取对应点，使用bunny数据进行了拼接实验，并计算了其RMS误差。
经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤，因此精度较低。

一个外国人写的B+树算法，由于注释比较少，故个人在参照时加上了自己的注释。
该代码还用带了LRR和折半查找技术，很值得参考学习！！

一、A*搜索算法一（续）、一（续）、一（续）、A*，DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra，BFSBFSBFS算法性能比较及算法性能比较及A*算法的应用算法的应用二、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法初探算法初探二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法二（再续）、二（再续）、二（再续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+fibonacci+fibonacci+fibonacci+fibonacci堆的逐步堆的逐步c实现二（三续）、二（三续）、二（三续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+Heap+Heap+Heap堆的完整堆的完整c实现源码实现源码实现源码三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法四、BFSBFSBFS和DFSDFSDFS优先搜索算法索算法五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解KMPKMPKMP算法、算法、updatedupdatedupdatedupdated（KMPKMP算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）六（续）、从六（续）、从六（续）、从六（续）、从KMPKMP算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到BM算法六（三续）、六（三续）、六（三续）、KMPKMP算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂KMPKMP）七、遗传算法七、遗传算法七、遗传算法透析GA本质八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之SIFTSIFT算法（SIFTSIFT算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）九（续）、九（续）、九（续）、siftsiftsift算法的编译与实现算法的编译与实现算法的编译与实现算BF和DFS优先搜索算法

用C#winform做的ID3算法可视化，运行算法，画出决策树，并支持根据条件进行分析。
包含多个数据源，数据源都为.txt格式，可以根据数据源格式添加相关数据源。
当然，这只是个课设，还有很多不足之处。

C5(adaTree、BoostTree)决策树算法C#源码，有对话框，,可以直接运行使用。

决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

Caley树算法计算机图形学孔令德案例代码

代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。

java实现的ID3决策树算法改良版，可以随意改变数据源(符合格式就行)

包括源代码和两份测试数据，可以直接运行

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。