在一個多人連線伺服器中，我們要有一個伺服端執行緒負責傾聽是否有客戶端連線，如果有客戶端連線，就指派一個客戶端執行緒專門應付這個客戶端連線，並在客戶端佇列中記錄它，然後進入下一個傾聽。 一個客戶端執行緒的工作，就是讀取客戶連線端的使用者輸入訊息，它不負責回應訊息，而是將讀到的訊息加入訊息佇列中，此外在我們的範例中，客戶端執行緒也負責自己的連線狀態，如果使用者中斷連線，客戶端執行緒會負責將自己從客戶端佇列中清除。 廣播執行緒負責取出訊息佇列中的訊息，然後將之一一傳送訊息給客戶端佇列中尚存在的客戶端執行緒。
標簽： 伺服器
上傳時間： 2015-05-22
上傳用戶：wweqas
本程序用matlab生成白噪聲，并且基于一個離散線性隨機系統的模型生成了y(k)和x(k)，繪制出了x(k|k-1)和x(k)的對比曲線，求出了提前一步預報的誤差協方差陣的穩定值
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：yuchunhai1990
用JAVA寫的網路五子棋遊戲，支援多人連線對戰，還有聊天的功能，大家可以試
標簽： JAVA
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：Late_Li
c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p－1 次多項式進行擬合，p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用，有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數，b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：變形金剛
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍
標簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
上傳用戶：SimonQQ
用vc編寫的usb接口編程源代碼，可移植性強，
上傳時間： 2015-06-24
上傳用戶：vodssv
設計模式-可復用面向對象軟件的基礎 設計模式使人們可以更加方便地復用成功的設計和體系結構。將已證實的技術表述成設計模式也會使新系統開發者更加容易理解其設計思路。設計模式幫助你做出有利于系統復用的選擇，避免設計損害了系統復用性。通過提供一個顯式類和對象作用關系以及它們之間潛在聯系的說明規范，設計模式甚至能夠提高已有系統的文檔管理和系統維護的有效性。簡而言之，設計模式可以幫助設計者更快更好地完成系統設計 --引言部分
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：woshini123456
* 本算法用最小二乘法依據指定的M個基函數及N個已知數據進行曲線擬和 * 輸入: m--已知數據點的個數M * f--M維基函數向量 * n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數進行曲線擬和的系數, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
上傳時間： 2015-07-26
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* 用改進的歐拉方法求解初值問題，其中一階微分方程未y =f(x,y) * 初始條件為x=x[0]時,y＝y[0]. * 輸入: f--函數f(x,y)的指針 * x--自變量離散值數組(其中x[0]為初始條件) * y--對應于自變量離散值的函數值數組(其中y[0]為初始條件) * h--計算步長 * n--步數 * 輸出: x為說求解的自變量離散值數組 * y為所求解對應于自變量離散值的函數值數組
標簽： 初值
上傳時間： 2015-07-26
上傳用戶：libinxny
用API函數實現串行通訊 以往的DOS系統是通過DOS中斷和BIOS中斷向用戶提供串行接口的通訊能力。在Windows環境下，C++的開發工具既沒有提供象DOS和BIOS中那樣專門的串行通訊控制方法，也不允許用戶直接控制串口的中斷。 為了保證資源共享，Windows系統完全接管了各種硬件資源，使用中斷來控制端口將破壞系統的多任務性，使系統的穩定性受到影響。但Windows同時也提供了功能強大的API函數使用戶能間接的控制串行通訊。
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：xiaoxiang
