BREW应用程序的管理以BREW的数据结构为基础，助手函数提供应用程序必要的辅助方法，而IShell接口最为核心。  BREW中的数据类型使用了许多宏定义或者是typedef,导致其数据类型看起来与标准的 C语言有...

BREW模拟器在3.X以前的版本叫Emulator，3.x及以上版本叫Simulator，只有功能上的改进，没有本质的不同，为了方便起见这里都使用模拟器这个概念。BREW模拟器可以用来模拟各种的手持设备，并测试在BREW环境下开发的...

Brew Widget5/24/2009 8:28:51 PM http://hi.baidu.com/chenponder/blog/category/brew%BC%BC%CA%F5 查看文章 Brew Widget2007-07-21 00:06 BREW UI Widget（BUIW），原名为BREW UI Toolkit（BUIT），是...

1. 使用资源文件 - 将资源与代码分离BREW 应用程序可设计为在多种不同设备上并以多种不同语言执行。 您无需为每台设备和每... 您应该使用资源编辑器添加应用程序使用的所有字符串、图像和对话框资源。 然后，将每个资源

“Hello,world”应用仅仅是一个极其简单的程序，实际开发BREW应用要比这个复杂得多。学会使用BREW编程，首先必需了解BREW API提供了哪些接口可供开发者使用，并了解BREW应用的程序框架。本章介绍开发BREW应用必需...

转自：http://www.joymo.cn/Html/articles/release_37_23051920.html第一部分 - 预备知识在跟随本文学习相关知识点之前，你需要以下环境：Microsoft Visual C++ 6.0®(或更高版本)1.1版的BREW SDK（或更高版本）....

首先链一遍文章 《BREW究竟是什么－BREW本质之我见》 。通过这遍文章我们能对Brew有一个基本的认识。 http://blog.chinaunix.net/u/25864/showart_252216.html BrewMP是Brew演化到目前（2010-5）的最新版本。总的来...

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最近在做手机RPG游戏，涉及到的数据文件和图片文件非常多，于是进行压缩解压缩。做下笔记摘要。很多部分参考了前人的笔记，感谢...3、应用程序中使用ISHELL_LoadResDataEx加载资源，使用IUnzipAStream接口解压后以流方

该开发建议可尽量避免以下问题:一：导致从 Windows 移植到 ARM 环境时出现问题二：导致目标设备上出现问题，但在 BREW Simulator中不一定能够检测到三：常规有效操作 通过研究和执行这些指导原则，您可以将从 ...

Brew 安装(适用于win2k,winxp等更高版本的系统): 1):下载brew sdk(现在很多地方都有,基本是brew sdk 2.0.0.35,brew sdk 2.0.1.5或更高级,brew3.0及后续版本目前还没有实际进行开发) 2):安装brew sdk(路径不要有...

功能设计：控制蛇运动方向： 用键盘上的↑、↓、←、→控制蛇的运动方向。 当蛇向一个方向运动时，它的反向键被锁定。 不能通过连续按住某个方向键而加快蛇的运动。 若在游戏中，蛇头碰了自己的身体，则游戏结束...

BREW 支持哪些图像格式？ 适用版本： 1.0, 1.1, 2.0 BREW 支持颜色深度达到运行设备上提供的值的任何 BMP 文件。 BREW 目前尚不支持 GIF 和 JPEG 图像。 有些设备可以支持 GIF 和 JPEG 图像，请参阅设备数据表来...

昨天发布BREW的第二个程序--菜单显示练习一文时，忘记了说明自己定义的程序图标如何添加，在这里向大家道歉！现在亡羊补牢，犹未晚矣！ 　在需求中，我已经说明，本程序的图标最后显示出来不是系统自带的那种，而是...

使用 ISHELL 接口 ISHELL_LoadResImage（用于资源）和 ISHELL_LoadImage（用于文件）完成作为资源或从文件中加载位图。 但是，有时可能必须从内存中初始化 IIMAGE 对象 - 例如显示前修改位图的内容时，或者不先将...

通过研究和执行这些指导原则，可以将从Windows转换至ARM框架的时间总量降至最低，并使应用程序尽可能在移动设备上正常运行。这些开发原则如下所示:(1)执行NULL指针检查。创建BREW接口实例时必须检查NULL指针，如果...

原帖： http://www.kudev.net/bbs/thread-1957-1-1.html 什么是BREW？http://www.kudev.net/bbs/thread-78-1-5.html无线二进制运行环境-BREWhttp://...

Brew 安装(适用于win2k,winxp等更高版本的系统): 1):下载brew sdk(现在很多地方都有,基本是brew sdk 2.0.0.35,brew sdk 2.0.1.5或更高级,brew3.0及后续版本目前还没有实际进行开发) 2):安装brew sdk(路径不要有...

BREW模拟器在3.X以前的版本叫Emulator，3.x及以上版本叫Simulator，只有功能上的改进，没有本质的不同，为了方便起见这里都使用模拟器这个概念。BREW模拟器可以用来模拟各种的手持设备，并测试在BREW环境下...

在 BREW 1.x 中，应用程序提交包中包含的每个文件都必须有一个扩展名（有关详细信息，请参阅http://www.qualcomm.com/brew/sch/developer/support/kb/235.html）。这将影响那些作为其提交包一部分包含数据库文件的...

通过研究和执行这些指导原则，可以将从Windows转换至ARM框架的时间总量降至最低，并使应用程序尽可能在移动设备上正常运行。这些开发原则如下所示: (1)执行NULL指针检查。创建BREW接口实例时必须检查NULL指针，...

【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）。

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抢茅台的方法，里面有脚本文件和python的安装包，小白可以学习使用，大佬绕行吧，哈哈

2020年2月份美赛发布的题目ADE，是原始文件，包含有原题目给的数据等。 pdf格式全英，需要的朋友们直接下载就可以啦，里面的东西没有动过，需要翻译可以看我的博客/

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

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