Linux 指纹大比对

#包括；

1.如果自上次采样实例的虚拟时间达到 L，然后扫描使用 bits。如果多麽的虚拟时间由于最后一个抽样实例小于 M，然后等待，直到虚拟时间达到 M 扫描使用 bits。< 跨风格 ="字体系列："字体-大小： 12pt ；"> 测试数据的内存管理器将提供的案文文件命名为 VSWSsystemTrace.txt。 每个文件中的记录组成的三个领域 — — 进程 id、 操作和页 / 大小。 进程 id 是一个整数，范围从 0 到 n-1，其中 n 是被支持的进程的数量。 操作是单个字符 — — "n" (新程序)"r" （读取的页），"w" （页写） 的和不 "（进程终止）。 页面/大小是一个整数，表示进程大小虚拟页中的，如果该运算是" n "，或被引用的操作的虚拟页面是 "r" 或 "w"。 如果操作是不是 " 页面/大小字段将包含占位符-1。

基于linux framebuffer，完全使用linux API编写，未使用任何GUI框架。实现了png bmp jpg三种图片格式的显示，移植了libjpeg、libpng、libjpg三个开源解码库。支持fb 16、32bpp显示模式。支持linux input系统API来实现上下翻页显示。支持图片文件自动搜索浏览。编写架构良好，代码风格规范，是嵌入式linux平台下绝佳的练习项目。

实现soket的正常功能 （绑定到一个固定IP,inet_addr用于把数字加格式的ip转化为整形ip ，将本机器上的short数据转化为网络上的short数据端口号）从而实现网络的无线通讯

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。

xawtv 源代码 V4L2 很好的学习例子 V4L2  Linux C语言 视频采集 图像处理

基于liunx的简单程序，专为初学者，用于练习gtk和socket,是基于界面的客户端和服务端代码，在虚拟机与主机ping通的情况下，可以实现互相通信。

Python 调用C的 示例代码本例使用ctypes 模块，直接调用C代码的动态库文件。参考运行环境：Python 3.4

使用simple_html_dom.php抓取与解析网页的脚本，本程序实现了通过PHP 抓取足球网站的比分、亚盘、欧赔等数据；抓取的数据内容覆盖全球的所有联赛，国家队比赛等。页面抓取下来后，按照联赛，赛季，赛种进行组织，结构清晰。

#包括；