使用Matlab和C++实现快速行进（FM）方法进行长除法计算

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

ReliefF算法是一种基于实例的特征选择方法，在机器学习和数据挖掘中广泛应用于评估特征的重要性。该算法通过衡量特征在近邻实例间的差异来识别能有效区分不同类别的特征。C++实现ReliefF算法需要理解其核心步骤，包括初始化样本集、计算近邻、计算特征权重等。算法的复杂度取决于样本量、特征数量和近邻数目k，优化实现可提高计算效率和算法性能。在实际应用中，通过"ReliefTest"文件验证和性能测试算法实现的准确性和效果。

上传的代码涉及目标跟踪，包括MATLAB实现的meanshift算法。

介绍了用于模拟肿瘤球体生长的pABC-SMC算法在多尺度和多细胞生物过程统计推断中的应用。该算法基于格的肿瘤球体生长模型，并利用近似贝叶斯计算顺序蒙特卡洛（ABC-SMC）进行统计推断，适用于模拟和推断肿瘤生长曲线及组织学特征。实验数据集包括SK-MES-1细胞的实验数据，使用MATLAB Statistics Toolbox进行并行化处理。详细算法实现要求C++和MATLAB结合使用。

这个项目是关于Arnold Cat Map的动态系统，Arnold Cat Map是一个混沌系统，在冷冻照相术中有一些应用。项目包括使用C/C++、Gnuplot和MATLAB编写的代码，报告和工作演示，展示了部分结果的动画。报告使用葡萄牙语编写，而演示文稿则使用英语。项目得分为16。

快速行进工具箱是一个计算二维和三维快速行进算法的工具箱。快速行进算法由 Sethian（1996 年）引入，是一种数值算法，能够捕捉 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘度解。水平集 {x F(x)=t} 可以看作以速度 P(x) 前进的锋面。生成函数 D 是距离函数，如果速度 P 为常数，则可将其视为到一组起始点的距离函数。

FastFillGrid是一种在Matlab中使用单元格数组填充网格的开发技术，特指Microsoft电子表格对象。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大

更快的 ROC-AUC 计算的 C++函数，用 Matlab 调也没问题，速度比perfcurve快一大截，还不依赖统计工具箱。2000 万条样本也能轻松搞定，挺适合做大数据二分类实验的时候用。