说明：第一章 线性规划第二章 整数规划第三章 非线性规划第四章 动态规划第五章 图与网络第六章 排队论第七章 对策论第八章 层次分析法第九章 插值与拟合第十章 数据的统计描述和分析第十一章 方差分析第十二章 回归分析
说明：时序差分学习是强化学习的一种重要算法，该代码提供了时序差分学习做路径规划的一个仿真。
说明：假定确定性函数 Y 具有加性高斯噪声，EVAR(Y) 返回这种噪声估计的方的差。 薄板样条平滑模型用来平滑 Y。它假设其广义的交叉验证分数是最小的模型可以提供的加性噪声方差。几个测试表明 EVAR 工作得很好"不太不规则"功能。
说明： 基于背景差值法对交通流量的检测，适用于初学者学习，便于对背景差值方法的理解，以及对运动物理检测技术的初步了解，程序代码给出了详细的检测步骤，适合学学习数字图像处理的初学者使用，代码精简，程序设计思路清晰，便于初学者掌握。
说明：自相关虽然能够判断清/浊音，并估计浊音的基音周期，但是其运算量很大，用乘法运算所需时间较长。为了避免乘法，采用短时平均幅度差函数（AMDF），验证AMDF与自相关有类似的作用，即平均幅度差函数能够代替自相关函数进行语音分析。