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Linux文件管理
Arter
2001-06-01 09:34:00
我在做一个简单的二级文件系统。需要用的C的底层函数实现:login ,dir,create,delete,open,close,read,write等功能。
我手上已有清华版的张尧学的实验指导书,他提供了一个简单范例。我希望做过或改进的朋友能提供源程序!
最好,把C源程序Email to :javaart@263.net。
我也非常希望其他侠义中人提供一些关于UNIX/LINIX完整的文件管理的C源程序,小弟将感激不尽!
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Linux文件管理
我在做一个简单的二级文件系统。需要用的C的底层函数实现:login ,dir,create,delete,open,close,read,write等功能。 我手上已有清华版的张尧学的实验指导书,他提供了一个简单范例。我希望做过或改进的朋友能提供源程序! 最好,把C源程序Email to :javaart@263.net。 我也非常希望其他侠义中人提供一些关于UNIX/LINIX完整的文件管理的C源程序,小弟将感激不尽!
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Arter
2001-08-03
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求人不如求己,一个月前,我已经完成了一个蹩脚的程序!
就这样交差了,我没时间再去做了。
Norse
2001-07-30
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kao,linux的源码还用找别人要?
Arter
2001-07-16
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一点小分不诚敬意!
Arter
2001-06-11
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who!
hem
2001-06-05
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wwwunix(yangying76@263.net) :
http://www.csdn.net/expert/topic/145/145246.shtm 去捧捧场。
hem
2001-06-05
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wwwunix(yangying76@263.net) :
很多东西可以作为参考 :)
如果他不去研究, 你给他他也不会用 ,呵呵 。
帮个忙, 让他有点信心。
hem
2001-06-04
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做做好事吧 :wwwunix(yangying76@263.net)
Arter
2001-06-04
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wwwunix(yangying76@263.net):
谢谢您的好意和关心!
不过,我真的需要一点源程序参考!
我在三个版上登了, 如果分少,我可以一起把分给您!
wwwunix
2001-06-04
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to hem(何明):这可不是做好事,这是害他呀。
Arter
2001-06-03
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可是我的时间很紧,W.richard.stevens的书不大可能找到!
wwwunix(yangying76@263.net):做回好事吧!
wwwunix
2001-06-01
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呵呵,看看W.richard.stevens的书,自己做吧。对你有好处。
简易交通灯
控制系统
设计c语言,基于
单片机
交通灯
控制系统
设计毕业设计.
doc
本文以SPCE061A实验开发板为中心,运用C语言程序控制简易
模拟
交通灯功能,对新郑市人民路与文化路交叉口交通灯进行
模拟
并提出改进
方案
。设计含计时、按键调整等模块,附加语音提示和按键调整功能,经测试性能良好,证明了系统的正确性与可行性。
科技招商精准靶向如何实现.
doc
x
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决
方案
,推动科技创新与产业创新智能化发展。
exness5exewebvnj
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科技成果转化为何资本望而却步风险分担怎么做.
doc
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【电力系统短期负荷预测】基于ELM、白鲸算法优化ELM、鹭鹰算法优化ELM极限学习机的电力系统短期负荷预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了电力系统短期负荷预测问题,提出并实现了基于极限学习机(ELM)及其智能优化改进模型的预测方法。研究涵盖标准ELM、白鲸优化算法(BWO)优化ELM和鹭鹰优化算法(IBOA)优化ELM三种模型,重点通过智能优化算法对ELM的输入权重与偏置参数进行全局寻优,有效克服了传统ELM因参数随机初始化导致的不稳定性和泛化能力不足的问题。文章完整呈现了从数据预处理、特征选择、模型构建、参数优化到预测结果对比分析的全流程,利用Matlab编程实现各模型的仿真验证,显著提升了预测精度与模型鲁棒性,为电力系统调度决策提供了可靠的技术支撑。; 适合人群:具备电力系统基础知识、时间序列预测理论及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员以及电力公司从事负荷预测、电网调度与规划工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于实际电力系统短期负荷预测业务中,提升电网运行调度的精细化与智能化水平;②作为智能优化算法与神经网络融合的经典案例,服务于学术论文撰写、科研项目申报及算法性能对比研究;③应对新能源大规模接入背景下负荷波动加剧的挑战,为构建高精度、强鲁棒性的现代负荷预测体系提供解决
方案
。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解ELM网络结构与优化算法的集成机制,重点对比分析不同优化策略在收敛速度、预测误差(如MAE、RMSE、MAPE)等方面的性能差异,进而掌握智能优化技术在提升预测模型性能方面的关键作用。
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