说明：一个数的序列bi，当b1 < b2 < ... < bS的时候，我们称这个序列是上升的。对于给定的一个序列(a1, a2, ..., aN)，我们可以得到一些上升的子序列(ai1, ai2, ..., aiK)，这里1<= i1 < i2 < ... < iK <= N。比如，对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)，有它的一些上升子序列，如(1, 7), (3, 4, 8)等等。这些子序列中最长的长度是4，比如子序列(1, 3, 5, 8)。

说明：安卓开发方面的算法大全，具体么别问我，我用不上，也不会用

说明：数据结构相关电子书籍，是初学者的数据结构圣经

说明：剑指offer的编程实例，使用java编程语言实现，主要用于学习基础面试算法

说明：ECC加密算法的C++实现，是一个工程文件。

说明：实现统计学中的的判别分析、聚类分析等相关算法

说明：在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。Python机器学习经典实例首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。

说明：算法已在多大程度上影响我们的生活？ 购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择最佳路线，公司用算法来选择求职者…… [1] 当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？ 不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。 [1] 什么是终极算法？ 机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。 你为什么必须了解终极算法？ 不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局未来，占位未来！

说明：A*寻路算法的实现，可有效避开障碍物，采用java编写

说明：数据科学入门中文，采用Python2.7，2016年出版。书中从零开始着手数据科学工作，可以上手构建工具和实现算法。

说明：浙江大学，高级数据结构与算法实现，英文版PPT

说明：算法导论中文版，可用于算法初学者基础学习

说明：本书是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C++语言、算法和解题有机地结合在一 起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章，包括程序设计入门、循环结 构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C++与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、 高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容，覆盖 了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简 洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的 各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。

说明：深度学习工具包，内含多种CNN 算法，实验采用PYTHON为主要编程语言

说明：蚁群算法最短路径matlab程序，供学习参考

说明：c语言编程中的兔子问题，经典算法，程序简单，可实现功能。

说明：二分法求方程的根，c语言实现，亲测可实现功能

说明：全主元高斯消元法，用c语言实现，亲测，完美

说明：一片关于粒子群算法的论文，希望刚入门的朋友学习

说明：使用神经网络中的ART算法实现对标签数据的分类以及matlab实现

说明：论文是基于扩展卡尔曼的目标跟踪算法研究。仿真是利用matlab对算法的仿真实验

说明：iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法，在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法。由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV。目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法，但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升。所以这几年好多论文的最优效果都是“Our method+iDT”的形式。

说明：对角加载波束形成算法，包含信噪比以及信干噪比的仿真图

说明：《Learning data mining with python》中文版，图灵程序设计丛书最受欢迎的一本书，本书介绍了数据挖掘的基础知识，基础工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之路。

说明：利用C语言算法，实现操作系统进程算法，主要有最短优先级算法，先来先服务算法，最高响应比算法等

说明：实现经典的 Dijkstra 最短路径算法，并对其进行优化。 这种算法广泛应用于地理信息系统 （GIS），包括 MapQuest 和基于 GPS 的汽车导航系统

说明：贝叶斯归一化算法，用于对小样本预测，极大提高泛化能力，容易过拟合