多線程環(huán)境下信號(hào)量的使用方法,對(duì)WINCE初學(xué)者有一定的幫助作用!
標(biāo)簽: 多線程 信號(hào)量 環(huán)境
上傳時(shí)間: 2016-03-31
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成績(jī)登記程設(shè)計(jì)內(nèi)容要求: 1. 掌握C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)方法; 2. 選題要難易適度,要求得當(dāng),既要有一定水平,又要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)經(jīng)過(guò)努力按時(shí)完成(時(shí)間為2個(gè)星期); 3. 題目可以相同,但參數(shù)要求不同,每人必須獨(dú)立完成 4、 呈交的報(bào)告內(nèi)容必須符合課程設(shè)計(jì)報(bào)告規(guī)范
標(biāo)簽: C語(yǔ)言程序 設(shè)計(jì)方法
上傳時(shí)間: 2013-12-15
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pcb設(shè)計(jì)及生產(chǎn)流程的一些基本常識(shí) 産過(guò)程中要涉及到的基本概念 PCB生産過(guò)程一瞥 電路板組裝之焊接 用感光電路板自制PCB Protel快捷鍵
上傳時(shí)間: 2013-12-24
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Java多線程機(jī)制的源碼包括線程控制方法、多線程實(shí)現(xiàn)方法 、如何用接口來(lái)創(chuàng)建線程、輸入輸出流類、創(chuàng)建目錄和刪除文件
上傳時(shí)間: 2013-12-11
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java網(wǎng)關(guān)監(jiān)控實(shí)例,解釋了線程的應(yīng)用方法
標(biāo)簽: java 網(wǎng)關(guān) 監(jiān)控 線程
上傳時(shí)間: 2016-06-01
上傳用戶:釣鰲牧馬
程設(shè)計(jì)題目:局域網(wǎng)簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的調(diào)試 熟悉Cisco路由和交換設(shè)備的訪問(wèn)方法和基本操作
標(biāo)簽: Cisco 局域網(wǎng) 基本操作 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備
上傳時(shí)間: 2016-07-16
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原創(chuàng)的一個(gè)貪食蛇程序的源碼,使用CDC繪圖,數(shù)據(jù)處理使用鏈表方法,是學(xué)習(xí)鏈表操作的好例程.
標(biāo)簽: CDC 程序 源碼 數(shù)據(jù)處理
上傳時(shí)間: 2016-07-23
上傳用戶:huannan88
基于線程的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)曲線的繪制方法。一個(gè)很好的方法。
標(biāo)簽: 線程 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù) 繪制
上傳時(shí)間: 2013-12-25
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用多線程同步方法解決讀者閱覽問(wèn)題 1) 每個(gè)讀者進(jìn)入閱覽室后,即時(shí)顯示“Entered” 及其線程自定義標(biāo)識(shí),還同時(shí)顯示閱覽室共有幾名顧客及其所坐的位置。 2) 至少有10個(gè)讀者,每人閱覽至少3秒鐘。 3) 多個(gè)讀者須共享操作函數(shù)代碼。 2總的設(shè)計(jì)思想及系統(tǒng)平臺(tái)、語(yǔ)言、工具: 設(shè)計(jì)思想:程序設(shè)定的是10個(gè)讀者和5個(gè)座位,對(duì)讀者進(jìn)行編號(hào),依次進(jìn)入閱覽室讀書(shū),為每一座位列一表目,包括座號(hào)和讀者號(hào)等,讀者離開(kāi)時(shí)要登出,即消掉登記的信息。 系統(tǒng)平臺(tái):LINUX 語(yǔ)言:C語(yǔ)言 工具:vi編輯器、gcc編譯器 操作系統(tǒng):linux操作系統(tǒng) 調(diào)試工具:edit、masm、link、debug. 3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與模塊說(shuō)明(功能與流程圖) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) int count=0 //記錄閱覽室讀者數(shù)量 sem_t full //定義閱覽室座位信號(hào)量 int seat[5] //用數(shù)組表示座位 pthread_t reader[10] //定義讀者線程 pthread_mutex_t mutex //定義互斥量 3.2功能說(shuō)明 可以標(biāo)識(shí)讀者,隨機(jī)為讀者設(shè)置在閱覽室的讀書(shū)時(shí)間 可以顯示閱覽室讀者的人數(shù) 可以顯示讀者所坐的位置,座位狀態(tài)以及列出空座位
標(biāo)簽: 多線程同步
上傳時(shí)間: 2016-08-10
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在做2維度樣本分類的過(guò)程中,若我們能事先畫(huà)出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫(huà)出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採(cǎi)用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)圍. 所以本程式也是讓想要畫(huà)出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
上傳時(shí)間: 2016-08-19
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