ns2 multi interference code

通过开发板上的按键来控制板子上特定灯的亮灭 16.LED操作   16.1 需求        加载驱动模块时，点亮所有的灯；        卸载驱动模块使，关闭所有的灯；   16.2 硬件特性        GPC1_3:输出1，开灯，输出0，关灯        GPC1_4：输出1，开灯，输出0，关灯   16.3 驱动框架设计        在驱动模块的入口函数，打开灯        在驱动模块的出口函数，关闭灯   16.4 内核提供的标准的GPIO操作的API        gpio_request:用于向内核申请GPIO资源        gpio_direction_output:设置GPIO为输出        gpio_direction_input:设置GPIO为输入        gpio_set_value:设置GPIO管脚的状态   16.5 代码实现  

资源描述   这个是操作系统实训所做的一个简单的基于linux 下的生产者-消费者问题 和 文件的读写问题

本人学习linux高级编程聪书上敲下来的代码, 主要对进程编程以及线程编程等的学习, 进程之间的同步, 线程之间的同步. 等等一系列东西.

P{margin bottom:0.08in；direction:ltr；color:rgb（0，0，10）；line height:106%；widows:2；obserns:2；}P.western{font-family:“Calibri”，serif；font-size:11pt；}P.cjk{font-family:“DejaVu-Sans”；font-size:11pt；}P.ctl{font-family:“Calibri”；font-size:11pt；}

LINUX下目录遍历搜索文件程序，支持嵌套目录 1. 编译：gcc -o dir dir.c 2. 运行：dir 目录名 3. 输出：在当前目录下输出 result.txt文件，文件中为遍历结果  

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。

资源描述该tcl源码是在ns2中嵌入gpsr协议后，利用该gpsr路由协议进行的无线网络的仿真。里面的代码有详细的代码注释，非常适合初学者学习，并在此基础上进行其他开发。

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资源描述对于linux下模拟ls编程实验，基于C语言开发，对于ls命令的模拟，对于C语言文件操作的详细模拟，注释全面

运动对象检测自动化的监控系统中扮演重要的角色。然而，这一个挑战鲁棒检测运动物体，在一个杂乱的环境中。在本文中，我们提出的方法检测人类使用被动式红外传感器和覆盆子的 pi、 被动式红外的传感器接口与覆盆子 pi 使用 GPIO 引脚和运行 python 代码在这段代码时，我们给宋路径和它的戏剧运动检测。