通过欧几里得算法求到最大公约数，然后得出最小公倍数

欧几里得算法及扩展的欧几里得算法的C++实现。包括.cpp,.exe可执行文件。我的作业。对于密码学和C++初学者有用处，希望对大家有帮助。

java语言实现的欧几里得算法，求最大公约数，以及满足(a,b)=x*a+y*b的x和y

加密解密的基础，扩展欧几里得算法（辗转相除法）

欧几里得《几何原本》英文版。 《几何原本》是由古希腊数学家欧几里得编著，大约成书于公元前300年左右。 几何原本》是一部划时代的著作，是最早用公理法建立起演绎数学体系的典范。它从少数几个原始假定出发，通过严密的逻辑推理，得到一系列的命题，从而保证了结论的准确可靠。 《几何原本》的原著有13卷，共包含有23个定义、5个公设、5个公理、286个命题。 《几何原本》是古希腊数学的代表作，出现在两千多年前，这是难能可贵的。但用现代的眼光看，也还有不少缺陷。主要是公理系统不完备，许多证明不得不借助于直观；有些定义本身含糊不清的等等。尽管如此，《几何原本》开创了数学公理化的正确道路，对整个数学的影响，超过了历史上的任何其他著作。

VR油画 一个适用于SteamVR / Unity的简单油画迷你游戏。 专为欧几里得的开幕式而设计。 这很粗糙，但是很有趣。 我希望有人将其扩展到一个真正的应用程序中。 使用SteamVR 1.0.5

利用欧几里得距离和样本投票实现的KNN分类器，输入包括训练数据、测试数据、K距离，输出是测试数据的分类结果。

OpenCV---基于欧几里得距离计算公式的图像二值化实现.具体的讲解见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/50409862

广义欧几里得算法信息安全数学基础

本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理 基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程 基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程可分为四个步骤：构建用户-项目操作行为矩阵、计算用户之间似度、得到目标用户