第一章 引言 本书以深入浅出的方式，完整且详细的介绍微软嵌入式操作系统Windows CE。要对Windows CE有完整的了解，就必须先介绍嵌入式操作系统和嵌入式系统。本章首先介绍有关嵌入式系统的基本知识，然后简要地...

角落里的移动搜索http://FullSearch.Com 中文全文检索网 2005-1-8 10:12:22 王翌 关键词：移动搜索  作为新生事物的“移动搜索”是搜索引擎与移动通信相结合的产物，目前海外已经有一些...

1下载注册表修改器 2复制修改器到PPC（最好是卡上啦） 3在PPC上运行修改器我用的是华硕P525 以下是我小P的设置：找到HKEY_CURRENT_USER/ControlPanel/Phone/项下的Vol项值加大，预设值为35566（HEX），可将将其...

嵌入式Linux系统的设计与应用嵌入式系统(Embedded Systems)是根据应用的要求，将操作系统和功能软件集成于计算机硬件系统之中，从而实现软件与硬件一体化的计算机系统。...嵌入式系统在数量上远远超过了各种通用计算

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欢迎大家来到2011中国[url=javascript:;...我下面先做一个小调查，在座做移动开发的有...我今天主要跟大家分享一下，手机当当网通过构建统一底层来实现Wap2.0，以及Android，iPhone的实践。 我今天讲的主要有三个议题...

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嵌入式系统（Embedded system），是一种“完全嵌入受控器件内部，为特定应用而设计的专用计算机系统”，根据英国电气工程师协会（ U.K. Institution of Electrical Engineer）的定义，嵌入式系统为控制、监视或辅助...

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　在2000和2003年非常成功的推出了安全工具调查后，Insecure.Org 非常高兴为大家带来2006年度的安 全工具调查。我-Fyodor对nmap-hackers 邮件列表中的用户进行了调查，让大家来分享他们最喜欢用的工具，结 果有3243...

2009年100款最佳安全工具(图)http://www.anqn.com/article/d/gjyy/2009-08-27/a09115614-13.shtml安全中国 www.anqn.com更新时间:2009-08-27 00:32:02责任编辑:池天

从各种渠道吸取的知识对我帮助颇大, 加上几年没有对外发布技术文章(本人有写手札的习惯, 几乎碰过的每个问题, 都有研究报告设计文档, 实现模型源代码等等), 促使我写些东西总结, 也许同时可以为大家提供一些参考. ...

　天翼空间提供手机和PC两种类型的应用，在应用描述-规格处有相应提示，手机应用不能在PC上使用 　2、应用下载后，若换UIM卡后，该应用能否继续使用？ 　1、若下载的应用是离线应用，则可以继续使用 　2、若下载...

Abstract:This article mainly introduces Windows system vulnerability attack and defense, Trojan attack and defense, virus attack and defense, backdoor attack and defense, smart phone virus and Trojan ...

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本节书摘来自异步社区《妥协的完美主义—优秀产品经理的实践指南（卷一）》一书中的第1章，第1.2节，作者 陈洁，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.2　移动互联网知多少 移动互联网行业是本书所...

产品简介：手机无贼是目前最好的手机防盗软件，可以在毫无感觉的情况下监视小偷通话，截获小偷短信内容，监视小偷通话记录；独创的关机保护功能可以现场阻止小偷，减少丢失率达50%。强大的打击功能配合高效的追回...

安全装甲 Canvas：一款全面的漏洞检测框架 Canvas...您也可以通过购买VisualSploit Plugin实现在图形界面上通过拖拽就可以生成漏洞。Canvas偶尔也会发现一些ODay漏洞。点击下载(需要注册下载试用版) Honeyd：您私人...

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嵌入式系统的核心是嵌入式微处理器。嵌入式微处理器一般就具备以下4个...这是由于嵌入式系统的软件结构已模块化，而为了避免在软件模块之间出现错误的交叉作用，需要设计强大的存储区保护功能，同时也有利于软件诊断。

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文，A题8篇，B题5篇，C题6篇，D题7篇，E题5篇，F题6篇。

信息社会，编程就和传统的“读、写、算”一样，是一种的基本能力，而这种能力可以从儿童编程开始。本课程以俄罗斯方块游戏作为项目，按照项目开发的流程作为课程框架，从游戏的分析和设计入手，确定游戏的背景、角色和规则；然后从准备素材到功能模块编程到调试，体验完整的项目开发过程。学习者会不断地遇到问题，分析原因，训练工程思维，提升解决问题的能力。 1.学习Scratch的基本操作，如角色添加、修改及造型处理等； 2.理解Scratch的脚本功能，能编程实现功能； 3.体验项目开发的全过程，包括项目的分析、设计，角色的准备，功能模块的编程实现，以及调试等过程，提升问题解决能力；

2020年美赛C题O奖论文（含6篇）

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。