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android的经典实例
android经典实例，帮助学习android入门的同学。
- 2022-05-24 19:06:23下载
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5370 linux dirver
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RT2870 Wireless Lan Linux Driver
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Driver lName:
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rt2870.o/rt2870.ko
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Supporting Kernel:
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linux kernel 2.4 and 2.6 series.
Tested in Redhat 7.3 or later.
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Ralink Hardware:
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Ralink 802.11n Wireless LAN Card.
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Description:
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This is a linux device driver for Ralink RT2870 USB ABGN WLAN Card.
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Contents:
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Makefile
- 2023-07-28 02:15:04下载
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llllllllllllllllll
llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
- 2022-02-25 08:57:10下载
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管道通信
int main(int argc, char **argv){ int pipefds[2],pipefds2[2]; pid_t pid; int i,j; char buffer[255]; if(pipe(pipefds) < 0) //第一个管道 { printf("error
"); } pid=fork(); if(pid
- 2022-12-15 02:55:04下载
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onvif 测试
ONVIF 是一个全球化和开放性的行业论坛，旨在促进发展和全球的开放标准接口的物理的基于 IP 的安全产品使用。或者换句话说，若要创建一个标准如何 IP 产品内视频监控和其他物理安全领域可以互相交流。ONVIF 是一个组织，开始于 2008 年由 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-03-04 21:00:57下载
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语音传输
比较简单的，清晰的基于Linux的语音传输程序
- 2022-08-23 16:25:57下载
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qrcode二维码
应用背景linux移植，字符串转二维码。二维码源码字符库，二维码的汉字库等等。关键技术要将中文信息生成为二维码，使用了有源码的QRCode，但它默认不支持中文，在网上找到的办法，一般都是这样的：修改库QRCodeLib中的类QRCodeEncoder.cs 将public virtual Bitmap Encode(String content)里面的 return Encode(content, Encoding.Unicode); 修改为 return Encode(content, Encoding.GetEncoding("gb2312"));
这样生成后，一部解码软件是可以解码的，但是像360的安全二维码就不行，我猜测它是使用了UTF-8来解码的。 因为中文编码有UTF-8和gb2312两种，于是上面的代码改为return Encode(content, Encoding.GetEncoding("UTF-8"));
这样就比较完美了，360安全二维码能够识别了，其它软件也能识别了。
注意： 开发环境为Visual Studio 2010
- 2022-05-28 18:49:24下载
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多播的侦听器
它是多址广播听着程序。
目前这是支持到本机多播流
但它会去支持 *。G.
谢谢
- 2023-06-21 08:30:05下载
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线程池不释放提高资源利用和效率
没什么，就是信号，多线程，加队列，线程休眠。其实就是一个demo。其中线程数由宏定义实现。
- 2022-10-12 19:20:03下载
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潜在狄利克雷分布主题模型 LDA
LDA是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。
LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）：
1. 对每一篇文档，从主题分布中抽取一个主题；
2. 从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词；
3. 重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。
- 2022-03-16 01:27:42下载
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