palm750收发彩信的办法

原创 于 2010-07-24 10:53:54 发布 · 147 阅读 · 0 ·
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#Windows

到“连接”
在My ISP
点击“添加新调制解调器连接”>连接输入名称可随意>选择调制解调器时选GPRS，3G>访问节点为“CMWAP”然后一直“下一步” 到完成,如果之前有CMWAP连接的可以不建,然后再到“信息>菜单>选项>高级>手工>编辑：
MMS网关地址填10.0.0.172
MMS USL:mmsc.monternet.com
网络配置：My ISP
设置完后可尝试自己给自己发条彩信,如果能正常发送和接收的话,就说明设置OK了,关于有些仁兄第一次收到彩信可正常显示第二次打开时就显示为一个红色的 XX,这个问题是由于在我的设备的windows里没有mmsc文件夹,只需在windows文件夹里建立一个小写字母的mmsc文件夹就可以了(注意一 定要是小写字母的才行,在写的不行)
buptlsj
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Palm750V的6.1 Rom（02994）
05-09
稳定的快输的刷机包。。要的人自己下吧 至于刷机教程就不多讲了 自己百度去
palm手机刷机办法
12-16
Palm 手机刷机方法详解 在本文中，我们将详细讲解 Palm 750v 手机刷机的步骤和方法，涵盖从准备工作到刷机完成的整个过程。 一、准备工作 在开始刷机之前，需要完成以下准备工作： 1. 将 mini SD 卡格式化为 FAT...
palm 750v还原成windows mobile经典的拨号面板
天使的薄荷
03-05 1009
进入注册表找到HKEY_LOCAL_MACHINE/Software/Micorsoft/Today/Items/"Active Call"把DLL里面的键值删掉，Enable的键值从1改成0然后，找到[HKEY_LOCAL_MACHINE/Security/phone/skin]Enabled=0然后重启即可
新机入手－－Palm 750v
jackei的测试生活
06-01 806
据说用 SmartPhone 就是一个自我虐待的过程，如今我也加入liao 这个队伍。。。。。。  
通过结合结合键力行为与机器学习方法来设计高熵陶瓷.zip
12-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
发动机故障检测数据集：1K+记录、11维传感器特征与多级故障标签CSV
12-21
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据，旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源，特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集，涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳：数据类型为日期时间，记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00，并以5分钟为间隔持续生成，体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度（摄氏度）：以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间，反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速（转/分钟）：以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成，符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率（公里/升）：浮点型变量，用于衡量发动机的燃料利用效能，即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z：这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度，较高的数值通常暗示存在异常振动，可能与潜在的机械故障相关。 扭矩（牛·米）：以浮点数表征发动机输出的旋转力矩，数值区间为50至200牛·米，体现了发动机的负载能力。 功率输出（千瓦）：浮点型变量，描述发动机单位时间内做功的速率，取值范围为20至100千瓦。 故障状态：整型分类变量，用于标识发动机的异常程度，共分为四个等级：0代表正常状态，1表示轻微故障，2对应中等故障，3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量，支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式：字符串类型变量，描述发动机当前的工作状态，主要包括：怠速（发动机运转但无负载）、巡航（发动机在常规负载下平稳运行）、重载（发动机承受高负荷或高压工况）。 数据集整体包含1000条记录，每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类，有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成，旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景，所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标，均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
DLMS/COSEM与HDLC通信协议标准文档及软件实现源码
12-21
本资料汇编了DLMS/COSEM通信规范的中英文技术文档及其配套实现代码，并涵盖HDLC通信协议的相关技术资料与源码。DLMS/COSEM协议由国际电工委员会主导制定，旨在为自动抄表系统及各类计量应用提供统一的数据采集、设备部署、运维管理及系统集成解决方案。该协议凭借卓越的系统兼容性与交互能力，已成为当前电能计量领域公认的完备通信标准体系，并正式纳入IEC国际标准序列，编号为IEC62056系列。基于上述标准，本研究设计了一款符合自动抄表技术演进需求的智能电能表。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于查询图消歧的自然语言问答系统实现
12-21
自然语言问答系统能够将用户提出的自然语言问题转换为蕴含语义结构的查询图表示。随后，该系统将查询图进一步转化为符合规范的SPARQL查询语句，并在图数据库环境中执行这些查询，从而获取并返回用户所需的答案信息。在实现过程中，系统采用基于数据驱动的消歧策略：于查询图构建阶段，系统会保留实体与谓词可能存在的多种候选链接方案；进入查询执行阶段后，则依据实际图谱中的匹配结果对前述候选链接进行筛选与消歧，以排除错误的链接指向。具体部署步骤请参见相关说明文档。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
工具变量-省级山水工程DID数据（2000-2025年）.xlsx
12-21
详细介绍及样例数据：https://blog.youkuaiyun.com/T0620514/article/details/156134266
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
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centos7.6系统安装教程（百度）.docx
12-21
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/f2da979e85ff centos-python3-nginx 在centos7.6系统安装python3.6和nginx1.18
电子负载通信协议.doc
12-21
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RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
HLOA-BP基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
12-21
【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于角蜥蜴算法（HLOA）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该方法利用角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高传统BP神经网络在风电功率预测中的收敛速度和预测精度。研究涵盖了模型构建、算法优化、仿真测试与结果分析等环节，展示了HLOA-BP模型相较于传统BP及其他优化算法在预测准确性与稳定性方面的优势，适用于处理风电出力的随机性和波动性问题。; 适合人群：具备一定电力系统、机器学习或智能优化算法基础的高校研究生、科研人员及从事新能源预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提升短期与超短期功率预测精度；②为智能优化算法与神经网络结合的研究提供参考案例；③服务于电力系统调度、储能配置及电网稳定运行等场景下的数据支持需求。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注HLOA算法的寻优机制与BP网络的训练过程，通过对比实验深入理解模型性能提升的关键因素，并可根据实际数据调整参数以适配不同风电场环境。
云开发快速入门指南与实战演练项目_微信小程序云开发基础能力快速上手教程包含数据库操作文件存储管理与云函数编写三大核心模块的详细步骤与代码示例通过实际案例演示如何在小程序前端直.zip
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ESP32S3+GC9A01 LVGL 9工程模板
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测试屏幕为GC9A01 1.28寸圆屏，IPS材质，分辨率240x240
基于微信小程序云开发的家庭菜谱管理与社交点餐一体化平台_该项目是一个集成了菜谱数字化管理智能搜索分类好友社交互动在线点餐下单及订单跟踪功能的综合性家庭厨房助手应用_旨在帮助家.zip
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【嵌入式系统】基于分层架构的通信协议栈设计：资源受限环境下可靠数据传输工程实践解析
12-21
内容概要：本文系统解析了嵌入式通信协议栈系列项目的实践路径，围绕通信原理与工程实现，阐述在资源受限的嵌入式环境中构建稳定、可扩展通信能力的方法。文章从通信基础模型出发，强调分层设计思想，涵盖物理层到应用层的职责划分，并依次讲解通信驱动、数据收发机制、帧格式解析、状态机控制、错误处理等核心技术环节。项目实践注重底层可靠性建设，如中断响应、缓冲区管理与数据校验，同时关注上层应用对接，确保协议栈支持设备配置、状态上报等实际业务。文中还突出性能优化与资源管理的重要性，指导开发者在内存与处理效率间取得平衡，并通过系统化测试手段（如异常模拟、压力测试）验证协议栈的健壮性。; 适合人群：具备嵌入式系统基础知识，有一定C语言和硬件接口开发经验，从事或希望深入物联网、工业控制等领域1-3年工作经验的工程师。; 使用场景及目标：①掌握嵌入式环境下通信协议栈的分层架构设计与实现方法；②理解状态机、数据封装、异常处理等关键技术在真实项目中的应用；③提升在资源受限条件下优化通信性能与稳定性的工程能力； 阅读建议：建议结合实际嵌入式平台动手实践，边学边调，重点关注各层接口定义与模块解耦设计，配合调试工具深入分析通信流程与异常行为，以全面提升系统级开发素养。
基于Simulink的OFDM通信系统仿真实现：时间同步与载波同步源码解析
12-21
本文旨在系统阐述利用MATLAB Simulink平台构建正交频分复用（OFDM）通信系统仿真模型的方法，重点分析时间对齐与载波相位校准两大关键环节的实现机制。OFDM作为一种高效的多载波调制方案，通过将宽频带信号划分为若干正交子信道进行并行传输，显著提升了频谱利用率与抗多径衰落能力，因而被广泛采纳于第四代、第五代移动通信及无线局域网等标准中。 在仿真建模过程中，Simulink以其模块化的可视化建模环境，为通信系统设计者提供了便捷的构件集成与动态仿真功能。本研究基于一套完整可执行的源代码，构建了涵盖OFDM信号生成、调制、传输与接收全流程的仿真框架。该框架的核心构成单元包括：用于产生原始符号序列的数据源模块、实现数字基带信号向同相/正交分量转换的调制单元、执行频域至时域映射的逆快速傅里叶变换处理器、为抑制符号间串扰而添加的保护间隔插入单元、模拟信道衰减与噪声影响的加性高斯白噪声传输模型、在接收端进行时域至频域转换的快速傅里叶变换处理器、专门用于校正频率偏差的载波恢复单元、确保符号定时准确的时间对齐模块、将接收信号还原为数字序列的解调装置以及用于量化传输可靠性的误码率统计模块。 时间对齐过程是保障接收端正确解析符号时序的基础，其失准会直接引发相邻符号间的能量泄漏，进而恶化系统解调性能。仿真模型中通常采用滑动窗口互相关检测或基于功率比较的提前-滞后门限判定策略来实现精确的定时同步。前者通过匹配已知训练序列的峰值位置确定最佳采样时刻，后者则依据信号功率分布特征动态调整同步点。 载波相位校准旨在消除因收发端本振偏差或多普勒效应引入的相位旋转，其实现依赖于对接收信号中残留频偏的精确估计与补偿。常见算法如基于特定训练结构的频偏估计算法，通过对接收序列进行特定数学处理，提取载波频率偏移量并实施实时校正。 通过上述仿真体系的建立与参数调试，研究者能够深入探究OFDM系统在同步环节的性能边界与优化路径，不仅为理论分析提供直观的数值实验依据，也为实际通信设备的开发积累了关键的设计参考经验。所附源代码可作为深入理解OFDM系统架构及其在Simulink中工程化实现的重要学习资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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