1、用系統(tǒng)8253定時器提供的55ms定時單位，設(shè)計秒表定時程序。 2、有關(guān)系統(tǒng)定時方法： PC機系統(tǒng)中的8253定時器0工作于方式3，外部提供一個時鐘作為CLK信號, 頻率：f=1.1931816MHz。 定時器0輸出方波的頻率:fout=1.1931816/65536=18.2Hz。 輸出方波的周期Tout=1/18.2=54.945ms。8253A每隔55ms引起一次中斷，作為定時信號。可用 5945ms作基本計時單位。 用BIOS調(diào)用INT 1AH可以取得該定時單位。例：1秒=18.2 (計時單位)
上傳時間： 2016-03-16
上傳用戶：aeiouetla
哈夫曼樹的建立 一、 實驗?zāi)康模? 1． 理解哈夫曼樹及其應(yīng)用。 2． 掌握生成哈夫曼樹的算法。 二、 實驗內(nèi)容： 哈夫曼樹，即最優(yōu)樹，是帶權(quán)路徑長度最短的樹。有著廣泛的應(yīng)用。在解決某些判定問題上，及字符編碼上，有著重要的價值。 構(gòu)造一棵哈夫曼樹，哈夫曼最早給出了算法，稱為哈夫曼算法： （1）根據(jù)給定的N個權(quán)值 W1，W2，W3，……，Wn ，構(gòu)成N棵二叉樹的集合F= T1，T2，T3，……，Tn ，其中每棵二叉樹T1只有一個帶權(quán)為WI的根結(jié)點，其左右子樹均空。 （2）在 F中選出兩棵根結(jié)點權(quán)值最小的樹作為左右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹，且置新的二叉樹的權(quán)值為其左右子樹上的根結(jié)點的權(quán)值之和。 （3）在F中刪除這兩棵樹，同時將新得到的加到F之中。重復(fù)（2）和（3），直至F中只剩一個為止。
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：陽光少年2016
Making a cheap 1M SPI Rom Emulator 8 second to copy from parallel to SPI re-Program STM Serial Flash M25P10 by reading 29010 parallel ROM Running on standard 8051 32 I/O, a TTL 7407 as bus switch. Total programming time is about 8 seconds including Erase, Program
標(biāo)簽： re-Program SPI Emulator parallel
上傳時間： 2016-03-22
上傳用戶：wanqunsheng
A* sudo sudo/* B* adduser script adduser C* rmuser script rmuser E* tout tout/* F* dumdum dumdum G* lostfile lostfile H* Mkfl.localsys Makefile.localsys I* spacegripe spacegripe J* sendmail.cf sendmail.cf N* remote remote.c O* distributed conrol distrib/* P* hosts and name server makerevhosts Q* xargs xargs/*
標(biāo)簽： adduser script rmuser sudo
上傳時間： 2016-03-29
上傳用戶：gxrui1991
Intro/: Directory containing introductory examples. HelloWorld.c A simple program that draws a box and writes "Hello World" in HelloWorld.f it. data The data file for the introductory progressive example. Lines.c Reads the data from file "data" and plots just the curve with Lines.f no labels, viewport or anything indicating quantity or units. Viewport.c Restricts the graph to a viewport and frames the viewport, Viewport.f leaving the remainder of the area for labels, etc. CharLbls.c Adds labels for the chart title, X-axis title, and Y-axis CharLbls.f title. Tics.c Adds tic marks to the viewport edges, but since clipping was Tics.f not set correctly, tics extend outside the viewport. Clip.c Sets clipping such that tic marks are clipped at the viewport Clip.f boundaries. TicLabels.c Adds numeric tic labels to the graph this is the final TicLabels.f installment of the progressive example.
標(biāo)簽： introductory HelloWorld containing Directory
上傳時間： 2016-03-29
上傳用戶：exxxds
學(xué)生基本注冊信息管理系統(tǒng),（1）用戶名與密碼的輸入，再進(jìn)行登陸驗證，連續(xù)登錄三次不成功，退出。 （2）建立一個學(xué)生基本注冊信息的鏈表。 （3）選擇要進(jìn)行的操作：a、注冊，建立一個鏈表的新結(jié)點，并以 新結(jié)點作為鏈表的表頭 b、查詢，分為按學(xué)號、姓名、性別、年齡、專業(yè)、班級和年級查詢 ，并顯示所查到的信息 c、修改，用新的信息替換以前的信息 d、刪除，為了保護(hù)鏈表的表頭，用一個結(jié)構(gòu)類似堆棧的指針實現(xiàn)，此處排除了刪除棧頂元素的特殊情況 e、排序，用起泡排序算法實現(xiàn)將學(xué)號從小到大排序 f、退出
標(biāo)簽： 信息管理系統(tǒng) 用戶 密碼 輸入
上傳時間： 2016-03-30
上傳用戶：ecooo
在ARM LPC21系列處理器上，令LED數(shù)碼管顯示0-F字符，同時控制LED1、LED2、LED3、LED4顯示對應(yīng)的16進(jìn)行值的程序
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：zhengzg
圖的深度遍歷，輸出結(jié)果為（紅色為鍵盤輸入的數(shù)據(jù)，權(quán)值都置為1）： 輸入頂點數(shù)和弧數(shù):8 9 輸入8個頂點. 輸入頂點0:a 輸入頂點1:b 輸入頂點2:c 輸入頂點3:d 輸入頂點4:e 輸入頂點5:f 輸入頂點6:g 輸入頂點7:h 輸入9條弧. 輸入弧0:a b 1 輸入弧1:b d 1 輸入弧2:b e 1 輸入弧3:d h 1 輸入弧4:e h 1 輸入弧5:a c 1 輸入弧6:c f 1 輸入弧7:c g 1 輸入弧8:f g 1 深度優(yōu)先遍歷: a b d h e c f g 程序結(jié)束.
標(biāo)簽：
上傳時間： 2016-04-04
上傳用戶：lht618
在win2000sp4 + VM6基本穩(wěn)定。 原理不多說了，自己看代碼吧，我也早就發(fā)過了驅(qū)動的代碼了，現(xiàn)在的就是一個完整的應(yīng)用。希望能夠?qū)Υ蠹矣幸稽c幫助，但是不要用在不該用的場所。 使用方法將： dd1壓縮包里面是驅(qū)動源碼 console壓縮包里面是控制臺源碼 hide.exe是最終產(chǎn)品 使用方法： 1、將hide.exe復(fù)制到系統(tǒng)目錄 2、運行cmd 3、hide -h 查看幫助 hide -i 安裝驅(qū)動 hide -u 卸載驅(qū)動 hide -f -a filename 添加一個隱藏文件
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：liglechongchong
On-Line MCMC Bayesian Model Selection This demo demonstrates how to use the sequential Monte Carlo algorithm with reversible jump MCMC steps to perform model selection in neural networks. We treat both the model dimension (number of neurons) and model parameters as unknowns. The derivation and details are presented in: Christophe Andrieu, Nando de Freitas and Arnaud Doucet. Sequential Bayesian Estimation and Model Selection Applied to Neural Networks . Technical report CUED/F-INFENG/TR 341, Cambridge University Department of Engineering, June 1999. After downloading the file, type "tar -xf version2.tar" to uncompress it. This creates the directory version2 containing the required m files. Go to this directory, load matlab5 and type "smcdemo1". In the header of the demo file, one can select to monitor the simulation progress (with par.doPlot=1) and modify the simulation parameters.
標(biāo)簽： demonstrates sequential Selection Bayesian
上傳時間： 2016-04-07
上傳用戶：lindor
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