USB是PC體系中的一套全新的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，它支持單個主機與多個外接設(shè)備同時進行數(shù)據(jù)交換。 首先會介紹USB的結(jié)構(gòu)和特點，包括總線特徵、協(xié)議定義、傳輸方式和電源管理等等。這部分內(nèi)容會使USB開發(fā)者和用戶對USB有一整體的認(rèn)識。
標(biāo)簽： USB
上傳時間： 2015-10-18
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使用md5校驗和算法保護文件 通俗的說，就是為保證數(shù)據(jù)的完整性，用一種指定的算法對原始數(shù)據(jù)計算出的一個校驗值。接收方用同樣的算法計算一次校驗值，如果和隨數(shù)據(jù)提供的校驗值一樣，就說明數(shù)據(jù)是完整的。
標(biāo)簽： md5 算法
上傳時間： 2015-11-21
上傳用戶：q123321
qemu性能直逼VMware的仿真器QEMU 的模擬速度約為實機的 25％；約為 Bochs 的 60 倍。Plex86、User-Mode-Linux、VMware 和 Virtual PC 則比 QEMU 快一點，但 Bochs 需要特定的 Kernel Patch；User-Mode-Linux 的 Guest System 必須為 Linux；VMware 和 Virtual PC 則需要在 Guest System 上安裝特定的 Driver，且它們是針對作業(yè)系統(tǒng)而進行模擬，並不能說是完整的模擬器。所以 QEMU 仍不失為極優(yōu)秀的 x86 模擬器。
標(biāo)簽： VMware User-Mode-Linux Virtual Bochs
上傳時間： 2014-06-04
上傳用戶：bakdesec
LCS Algorithm以c#來實作，對於在學(xué)習(xí)algorithm的人們可以用這個程式來demo看看，是以VS2005開發(fā)。
標(biāo)簽： Algorithm LCS
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：fxf126@126.com
這是一份適合初學(xué)者參考的C語言學(xué)習(xí)手冊,作者以工程師寫程式時所需具備的程式技巧作為出發(fā)點，對有志於成為程式設(shè)計師的人會有相當(dāng)?shù)膸椭?/p>
標(biāo)簽： 程式 手冊 工程
上傳時間： 2014-07-20
上傳用戶：zxc23456789
這是在wince上的小畫家程式，實際load在xscale版子上過，讓我們了解GDI+繪圖在WINCE上，可以用RGB調(diào)色盤、直線曲線橢圓等功能，對於WINCE開發(fā)繪圖上算是基礎(chǔ)工具。
標(biāo)簽： wince 家 程式
上傳時間： 2016-01-05
上傳用戶：ANRAN
這是Visual c# 2003開發(fā)的WINCE Xscale和PC的聊天室程序，是以PC為Server端，WINCE是Client端，連上Server後兩端即可以開始聊天，並可以對聊天畫面做功能處理，像式清除對話，儲存對話等等，對於嵌入式開發(fā)跟PC開發(fā)有一定學(xué)習(xí)效果。
標(biāo)簽： Visual Xscale WINCE 2003
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：songrui
上窮碧落下黃泉 - 源碼追蹤經(jīng)驗談 (PDF 繁體中文 26頁) 侯捷觀點 剖析名家源碼，是讓自己技術(shù)躍升的捷徑。但是大系統(tǒng)的源碼非常龐大（Unix, Linux, Java, STL, MFC, VCL, Qt...），閱讀要有閱讀的方法。本文從動機、對象、前提、書籍、態(tài)度、工具、方法、瓶頸、價值、附加價值等方向加以討論。
標(biāo)簽： 繁體 家 頁
上傳時間： 2016-01-13
上傳用戶：cooran
雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中，鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經(jīng)由函數(shù)(function)轉(zhuǎn)換而得的。此種函數(shù)，一般稱之為雜湊函數(shù)(Hashing function)或鍵值對應(yīng)位址轉(zhuǎn)換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間，能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成，利用雜湊法是最適當(dāng)不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下，只要一次就可擷取到。
標(biāo)簽： searching Hashing
上傳時間： 2016-01-14
上傳用戶：dancnc
背包問題是關(guān)於最佳化的問題，要解最佳化問題可以使用「動態(tài)規(guī)劃」（Dynamic programming），從空集合開始，每增加一個元素就先求出該階段的最佳解，直到所有的元素加入至集合中，最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例，我們使用兩個陣列value與item，value表示目前的最佳解所得之總價，item表示最後一個放至背包的水果，假設(shè)有負(fù)重量 1～8的背包8個，並對每個背包求其最佳解
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上傳時間： 2014-01-22
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