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雕虫小技大杂烩(http://luozhifan.googlepages.com)
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coLinux配置网卡一个被忽略的细节公司主机上装有symantec的安全客户端，并在出口的防火墙上给了一堆的规则，给colinux的网卡配置带来障碍，在其它网络环境下能用的colinux在公司里面就跑不起来了，回忆起两个月之前装的，没有任何问题，相比较，得出结论：网络始终设置不好的，是来自colinux安装包网络没问题的，来自下载的ubuntu 9.10 deskto
LDPC MATLAB仿真代码
08-30
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简单单载波 FDMA (SC-FDMA) 模拟器：用于 SC-FDMA 系统的简单链路级和 PAPR 模拟器。-matlab开发
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Android SDK 环境配置与离线安装问题（校园网）
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04-24 4308
一、SDK环境配置过程出现的问题： Failed to fetch URL http://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list.xml, reason: File not found. 这是国内网络和谐掉了google服务器，解决办法：找到c:\windows\system32\drivers\etc下的 HOST文件，将：74.1
微型16/32位嵌入式GUI开发包-GUI SDK-Green for DOS
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帮我解释这个关于LDPC的函数 function [c, newH] = makeParityChk(dSource, H, strategy) % Generate parity check vector bases on LDPC matrix H using sparse LU decomposition % % dSource : Binary source (0/1) % H : LDPC matrix % strategy: Strategy for finding the next non-zero diagonal elements % {0} First : First non-zero found by column search % {1} Mincol : Minimum number of non-zeros in later columns % {2} Minprod: Minimum product of: % - Number of non-zeros its column minus 1 % - Number of non-zeros its row minus 1 % % c : Check bits % % % Copyright Bagawan S. Nugroho, 2007 % http://bsnugroho.googlepages.com % Get the matric dimension [M, N] = size(H); % Set a new matrix F for LU decomposition F = H; % LU matrices L = zeros(M, N - M); U = zeros(M, N - M); % Re-order the M x (N - M) submatrix for i = 1:M % strategy {0 = First; 1 = Mincol; 2 = Minprod} switch strategy % Create diagonally structured matrix using 'First' strategy case {0} % Find non-zero elements (1s) for the diagonal [r, c] = find(F(:, i:end)); % Find non-zero diagonal element candidates rowIndex = find(r == i); % Find the first non-zero column chosenCol = c(rowIndex(1)) + (i - 1); % Create diagonally structured matrix using 'Mincol' strategy case {1} % Find non-zero elements (1s) for the diagonal [r, c] = find(F(:, i:end)); colWeight = sum(F(:, i:end), 1); % Find non-zero diagonal element candidates rowIndex = find(r == i); % Find the minimum column weight [x, ix] = min(colWeight(c(rowIndex))); % Add offset to the chosen row index to match the dimension of the... % original matrix F chosenCol = c(rowIndex(ix)) + (i - 1); % Create
03-14
嗯，用户问的是关于MATLAB中一个叫makeParityChk的函数，这个函数使用稀疏LU分解来生成LDPC矩阵的校验位。我需要先理解LDPC码的基本原理，以及稀疏LU分解在其中的作用。 首先，LDPC码是低密度奇偶校验码，使用稀疏...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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