述了图像处理技术在显微细胞图像处理领域的发展现状,包括显微细胞图像预处理算法、细胞分割算法、细胞跟踪算法、细胞形状变化分析、3D细胞图像分析等内容,并探讨了显微细胞图像处理由静态图像分析向动态图像分析,由2D图像分析向3D图像分析,由定性分析向定量分析的发展趋势

凡是学习了一种语言（不论是初级的还是高级的）程序设计课程并能编写一 些实用程序的人，也许都有这样一种体会，学会编程容易，但是要想编出好程序 难，因而很想学点如何设计良好算法的知识。一些著名的计算机学家在有关计算 机科学教育的论述中认为，计算机科学是一种创造性思维活动，其教育必须面向 设计。计算机算法设计与分析正是面向设计、处于核心地位的课程

一、直接计算DFT的问题及改进途径 二 、按时间抽选的基-2FFT算法 三 、按频率抽选的基-2FFT算法 四 、IFFT算法

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

第6章 递归 6.1 什么是递归 6.2 递归算法的设计 6.3 递归算法到非递归算法的转换

3.1 运用实现原则的例子:更新TCAM 3.2 算法VS算法学:安全物证问题 3.3 十五条实现原则 3.4 需要注意的问题

算法设计与分析 程序=算法+数据结构 一、软件:刻画现实世界,解决现实世界中的问题 二、语言:实现的工具

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

递归及其实现 递归算法在可计算性理论中占有重要地位,它是算法 设计的有力工具,对于拓展编程思路非常有用。就递 归算法而言并不涉及高深数学知识,只不过初学者要 建立起递归概念不十分容易。 我们先从一个最简单的例子导入

第1部分：总则 Part 1: General 第2部分：数字签名算法 Part 2: Digital Signature Algorithm 第3部分：密钥交换协议 Part 3: Key Exchange Protocol 第4部分：公钥加密算法 Part 4: Public Key Encryption Algorithm