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此源代码是在linux环境系基于GTK+和mysql编写的即时通讯软件，可以实现基本的聊天功能、搜索添加好友、处理离线消息、文件传输、表情发送等功能.

wu-manber算法c语言实现，多模匹配算法，高效快速。

一种用于自发无线adhoc网络的安全协议，它使用混合对称/对称方案和用户之间的信任来交换初始数据并交换将用于加密数据的密钥。信任是基于用户之间的第一次视觉接触。我们的建议是一个完整的自我配置的安全协议，能够创建网络和共享安全服务，而无需任何基础设施。网络允许在安全的环境中在用户之间共享资源和提供新的服务。该协议包括在没有任何外部干扰的情况下运行所需的所有功能

GB_BIG5_UTF-8编码互换,改代码是用C语言编写的用于GBK BIG5 和UTF-8之间进行互相转换。以及经过测试。

对于每个 NFA 还有 DFA 这样都能识别相同的正式语言。可以使用幂集构造构造 DFA。它是理论中重要的因为它确立了 Nfa，尽管他们更多的灵活性，都不能承认任何一种语言不能承认的一些 DFA。它也是重要的实践将更容易构建 Nfa 转换为更有效地执行 Dfa。然而，如果 NFA 有 n 国家，由此产生的 DFA 可能具有到 2n 的国家，按指数规律增大数，使得有时建设不切实际的大 Nfa。

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。

ASN.1 编译器的目的是要转换成 ASN.1 表示法中的规范 一些其他语言。在这时刻，只有 C 和 c + + 的目标语言支持， 后者是在向上兼容性模式。 编译器读取，规范并发出一系列的目标语言结构 (C 结构、 工会、 枚举） 描述相应的 ASN.1 类型。编译器还会创建 它允许自动序列化和反序列化使用这些结构的代码 几个标准化编码规则 (BER、 范、 定影剂、 %）。

进程管理器还实现了调度策略。你可能尝试用多个队列优先级调度策略。在这项政策，（通过进程管理器中创建） 的第一个模拟的进程启动优先级为 0 （最高优先级）。有四个优先级最高。时间片 （量子尺寸） 的优先级类 0 是时间的 1 个单位 ；优先级 1 的时间片是时间的 2 个单位 ；优先级 2 的时间片是时间的 4 号机组 ；优先级类 3 的时间片，8 个单位的时间。如果正在运行的进程完全使用其时间片，它被抢占，并且降低了其优先事项。如果正在运行的进程阻止其分配的量程过期之前，引发其优先事项。

这是公司用的linux 下qt 按键程序, 通过按开发板上的按键就可以控制不同的按键值，效果不错，希望对有需要的朋友有帮助

“多接收器无线传感器网络”项目；