HoughEllipse

LDA是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。 LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。 对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）： 1. 对每一篇文档，从主题分布中抽取一个主题； 2. 从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词； 3. 重复上述过程直至遍历文档中的每一个单词。

利用电机模块，电机模块可以当做空调或风扇，利用温湿度传感器所获得的温度来自动控制电机的运转，有家居智能电子表功能，并有利用LCD灯实现书房的励志语句的激励作用等

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本文档描述了优化链接状态路由 （OLSR)移动自组网的议定书 》。议定书 》 是一项优化古典的链路状态算法的量身定做的要求移动的无线局域网。在议定书 》 中使用的关键概念在于，多点继电器 （MPRs）。论述是所选的节点的转发在驱油过程中的广播的消息。这种技术极大地减少了开销比经典消息驱驱油机理，在那里每个节点转发每个消息时它接收消息的第一个副本。在 OLSR，链路状态只有通过节点当选为论述生成信息。因此，通过最小化的控制数实现了第二次优化消息在网络中被淹。作为一个第三的最优化，MPR节点可以选择报告本身和其 MPR 之间的唯一联系选择器。因此，作为对经典的链路状态算法，相反部分链接状态信息分布在网络中。这信息然后用于路由计算。OLSR 提供（以跃点数） 的最佳路线。议定书 》 是特别适用于大面积、 高密度的网络，作为这项技术好在这方面的论述作品。

配置好的Uboot，此bootload应用于arm11的ok6410平台。支持nandflash还有dm9000的网卡。 可实现sd卡启动和nandflash启动两种方式。

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基于linux下的一个网络嗅探器，可以抓取网络上的数据包~ 环境：VMware Workstation 6.0，RED Hat 9.0，vi 编辑器或gedit 文本编辑器，gcc 编译环境，局 域网环境。 部分代码： ... //设置原始套接字方式为接收所有的数据包 if((sock=socket(PF_PACKET, SOCK_RAW, htons(ETH_P_IP)))

只是一些简单的，在学习多系统编程的示例。环境是Linux的红帽子系统。例子都很简单，初学者可以很好的看懂一些进程和线程的机制。包括进程通信的几种方式。也包括死锁，管道，等等