/* 這個(gè)程序用180行C代碼就能夠讀取FAT16文件系統(tǒng)U盤的根目錄,可以看到根目錄下的文件 名,并可顯示 首文件內(nèi)容,不過,該程序很不嚴(yán)謹(jǐn),也沒有任何錯(cuò)誤處理,對(duì)U盤兼容性較差,只是用于簡(jiǎn)單試 驗(yàn),作為參考. 這個(gè)程序可以支持WINDOWS按FAT16格式化的U盤,因?yàn)槌绦蚓?jiǎn),所以只兼容超過50％以上的U 盤品牌,如果換 成CH375A芯片則兼容性可提高到85％,當(dāng)然,如果使用WCH公司的子程序庫或者正式版本的C源 程序兼容性更好。 下 歡測(cè)試以下U盤通過:郎科/超穩(wěn)經(jīng)典64M/超穩(wěn)迷你128M/U160-64M/超穩(wěn)普及128M,愛國者/迷 你王16M/郵箱型, 黑匣子/64M,微閃/64M,飆王/32M/64M/128M,晶彩/C200-64M,新科/256M,昂達(dá)/128M...,歡迎 提供測(cè)試結(jié)果 未通過U盤:愛國者/智慧棒128M,清華普天/USB2.0-128M,當(dāng)然,使用WCH的子程序庫或CH375A 都可以測(cè)試通過 */
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)上存在自適應(yīng)差、缺乏擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)過載等問題，而基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測(cè)技術(shù)通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，自動(dòng)地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取出入侵檢測(cè)的知識(shí)和模式，很好地解決了傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中存在的問題。本文提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型，分析了幾種入侵檢測(cè)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法。
標(biāo)簽： 入侵檢測(cè)系統(tǒng) 網(wǎng)絡(luò) 擴(kuò)展性 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-11-28
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科學(xué)計(jì)算中的偏微分方程有限差分法，偏微分求解
上傳時(shí)間： 2016-07-24
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矩量法是求解電磁場(chǎng)邊界值問題中一種行之有效的數(shù)值方法.它所做的工作是將積分方程化為差分方程,或?qū)⒎e分方程中積分化為有限求和,從而建立代數(shù)方程組,故它的主要工作量是用計(jì)算機(jī)求解代數(shù)方程組.所以,在矩量法求解代數(shù)方程組過程中,矩陣規(guī)模的大小涉及到占用內(nèi)存的多少,在很大程度上影響了計(jì)算的速度.如何盡可能的減少矩陣存儲(chǔ)量,成為加速矩量法計(jì)算的關(guān)鍵.此處介紹了方法
標(biāo)簽： 方程 積分 矩量法 電磁場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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使用五點(diǎn)差分格式計(jì)算一個(gè)微分方程在邊值問題上的解
上傳時(shí)間： 2014-11-12
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c8051f310單片機(jī)A-D轉(zhuǎn)換之電位器控制電機(jī)-差分
標(biāo)簽： c8051f310 A-D 單片機(jī) 轉(zhuǎn)換
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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基于背景差的實(shí)時(shí)車輛檢測(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng)，小論文，希望對(duì)智能交通的研究者有幫助。
標(biāo)簽： 背景 車輛檢測(cè) 計(jì)數(shù)系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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:介紹了一種基于紅外光源的人眼快速定位與跟蹤方法,應(yīng)用于駕駛防瞌睡系統(tǒng)。 特殊設(shè)計(jì)的硬件用來控制紅外光源,實(shí)時(shí)獲取圖像。采用差分圖像進(jìn)行人眼瞳孔圖像捕捉 和提取,用卡爾曼濾波器跟蹤人眼活動(dòng),以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)眼睛開閉狀態(tài)。該方法具有快速、對(duì)駕 駛員無干擾及有較高的準(zhǔn)確性等優(yōu)點(diǎn)。 關(guān)鍵詞:疲勞駕駛 紅外光源 人眼
上傳時(shí)間： 2016-08-05
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The E-M Algorithm 統(tǒng)計(jì)算法
標(biāo)簽： Algorithm The E-M 算法
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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Monte Carlo Integration Algorithm 統(tǒng)計(jì)算法
標(biāo)簽： Integration Algorithm Monte Carlo
上傳時(shí)間： 2014-12-03
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