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此代码可用于评估在 ad hoc 网络中路由协议的性能。用不同的代码的度量 （CRN PDR、 Débit......)最好的问候

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编译原理课程：egrep命令c++/bison 实现 详见文件中readme文件 usage： this_program "regular_expression" [output.txt]

应用背景 linux环境下用C编写的一个简易群聊系统，可以看看。用到了ncurses库克litesql。 关键技术1.安装 　　ubuntu11.10下默认没有安装curses函数库，（CentOS下默认已经安装，可以直接在usr/include下查看是否有该头文件来确定）使用 　　>sudo apt-get install ncurses-dev ncurses*  　　安装curses库，这样在curses函数库的头文件和库文件就被分别安装在/usr/include/和/usr/lib/下，在编译程序时，直接使用命令： 　　gcc program.c -o program -lcurses 　　完成编译，运行。 2.sql 函数库的头文件和库文件就被分别安装在/usr/include/和/usr/lib/下,makefile已写好。

WBAN协议ns2.34。 WBAN是无线传感器网络为主体。模拟ns2-34。NS2软件2.35版本使用的Linux版的形式。它有50个节点的从源节点将数据发送到汇聚节点或PAN协调器是一个传送文...

用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。用c设计小音乐播放器。自己的小实验。有什么不足请见谅。

服务器程序和客户端程序应当分别运行在两台计算机上。在运行服务器端的计算机终端执行：./file_server在运行客户端的计算终端上执行：./file_client   ipaddr_server然后根据提示输入要传输的服务器上的文件，该文件必须在服务器的当前运行目录中，否则会提示找不到文件。

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。

这些源码是柯志亨老师书中书讲述的源码，在NS2中添加具有记录功能的mudp,mtcp

针对荣达打印机的源码程序，在linux采用串口编程驱动，支持中文打印，可调整字体大小