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DEbug 關于制作瑞星殺毒軟件密鑰盤的源碼 MOV BX,200 ;內存基址(0面) MOV DH,00 ;磁頭號00 MOV DL,00 ;驅動器號00(A盤) MOV CX,4F01 ;4F(即79)號磁道01號扇區 即(CH=4F CL=01) MOV AH,05 ;格式化磁道 MOV AL,09 ;連續讀取9個扇區 INT 13 ;調用13號中斷 INT 3 MOV BX,300 ;內存基址(1面) MOV DH,01 ;磁頭號01 MOV DL,00 ;驅動器號00(A盤) MOV CX,4F01 ;4F(即79)號磁道01號扇區 即(CH=4F CL=01) MOV AH,05 ;格式化磁道 MOV AL,09 ;連續讀取9個扇區 INT 13 ;調用13號中斷 INT 20 ;返回dos 初學匯編，請各位多多指教！
上傳時間： 2015-01-07
上傳用戶：我干你啊
ch\ch串口程序
上傳時間： 2014-08-22
上傳用戶：zmy123
倒立擺可以倒來倒去，保持微妙的平衡。用模糊邏輯可以實現這一仿真，當然，還有不太成功的地方，大家可以自己修正！
標簽： 倒立擺
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：D&L37
數 據 結 構 大型 作業3.1輸入一個數列L，生成一棵二叉排序樹T；3.2對二叉排序樹T作中序遍歷，輸出結果；3.3計算二叉排序樹T的平均查找長度, 輸出結果；3.4判斷二叉排序樹T是否為平衡二叉樹，輸出信息“OK！”/“NO！”；3.5再使用上述數列L，生成平衡的二叉排序樹BT，每當插入新元素，發現當前的二叉排序樹BT不是平衡的二叉排序樹，則立即將它轉換成新的平衡的二叉排序樹BT；3.6計算平衡的二叉排序樹BT的平均查找長度，輸出結果。3.6分析對比未平衡化的二叉排序樹和平衡的二叉排序樹的查找效率(最好、最壞平均比較關鍵字數)
上傳時間： 2014-11-22
上傳用戶：com1com2
該方案主要是考慮到在嵌入式開發中對程序執行速度的要求特別高，所以該方案主要是為了優化程序的執行速度。 注意：優化是有側重點的，優化是一門平衡的藝術，它往往要以犧牲程序的可讀性或者增加代碼長度為代價。
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：fredguo
常用算法程序集（C語言描述）徐士良 第三版配套光盤 C:. ├─ch09 ├─ch08 ├─ch07 ├─ch06 ├─ch05 ├─ch04 ├─ch03 ├─ch02 ├─ch16 ├─ch15 ├─ch14 ├─ch13 ├─ch12 ├─ch11 ├─ch10 └─ch01
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：wanqunsheng
-- KeYl0gByMe -- Il s agit d un petit keylogger tout simple. Il logs tout les types de touches. Le fichier logs se met ?la racine du disque dur principal. Le fichier en question se nomme : stsvc.txt Cr閍teur : benozor77. Courriel : webmaster[arobase]hackologie.tk Site Web: http://www.hackologie.tk Retrouvez-moi aussi sur le t ch@t: irc.coolsmile:6667 >>> #hackplanet sous le pseudo AbUsE.
標簽： tout KeYl0gByMe keylogger touches
上傳時間： 2015-04-16
上傳用戶：BOBOniu
Web報表解決方案，使用XML作為它的配置文件。支持集群、負載平衡、 動態發布、PDF, Excel, LDAP,圖表、過濾器、排序、布局定制、門戶、JasperReports、Velocity 模板、兼容Internet Explorer, Netscape, Mozilla, Opera
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：時代電子小智
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
