本書并不是特意一本Linux 的內部手冊相反它是對操作系統的介紹同時以Linux作為示例書中每一章遵循從共性到特性的原則它們將首先給出核心子系統的概敘然后進行盡可能的詳細描敘 我不會用routine_X()調用routine_Y()來增加bar 數據結構中foo 域的值這種方式來描敘核心算法 你自己可以通過閱讀代碼發現它每當需要理解一段代碼時我總是將其數據結構畫出來這樣我發現了許多相關的核心數據結構以及它們之間的關系 每一章都是非常獨立的就象Linux 核心子系統一樣當然有時它們還是有聯系的比如說如果你沒有理解虛擬內存工作原理就無法描敘進程 硬件基本概念一章對現代PC 做了簡要介紹操作系統必須與硬件系統緊密結合在一起協同工作操作系統需要一些只能夠由硬件提供的服務為了全面理解Linux 你必須了解有關硬件的基礎知識 軟件基本概念一章介紹了軟件基本原理與C 程序語言討論了建立Linux 這樣的操作系統的工具并且給出了操作系統的目標與功能的概敘 內存管理這章描敘了Linux 如何處理物理內存以及虛擬存儲技術 進程管理描敘了進程的概念以及Linux 核心是如何創建管理與刪除系統中的進程 進程間及進程與核心間通訊以協調它們的活動Linux 支持大量進程間通訊IPC
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：電子世界
此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法，了解消除文法左遞規在語法分析中的作用 內含 設計算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: （1）把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行 （2）FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則； 消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END （3）化簡由（2）所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的 產生規則。
上傳時間： 2015-03-29
上傳用戶：極客
研究生期間上《數值計算方法》課的作業，所有代碼都是C語言實現并調試通過，現在上傳為大家服務。這是Doolittle分解的算法
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：qiaoyue
實現了插入排序，希爾排序， 冒泡排序，快速排序，選擇排序，堆排序和歸并排序，以及可以對排序的性能進行分析，較適合用作排序算法的學習
標簽： 排序
上傳時間： 2015-04-20
上傳用戶：anng
和樹類似，圖的遍歷是圖的一種主要操作，可以通過遍歷判別圖中任意兩個頂點之間是否存在路徑、判別給定的圖是否是連通圖并可求得非連通圖的各個連通分量，但對于帶權圖（網），其最小生成樹或最短路徑都取決于弧或邊上的權值，則需要有特定的算法求解。
標簽： 樹
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：invtnewer
國際大學生程序設計競賽例題解（二）廣東省大學生程序設計競賽試題 本書收錄了第1屆至第3屆廣東省大學生程序設計競賽（2003—2005年ACM/ICPC廣東省賽）和第28屆ACM國際大學生程序設計競賽（ACM/ICPC）亞洲預賽廣州賽區（2003年）的全部試題、完整的測試數據和答案。為了方便讀者學習，本書對每個題目作了詳盡的題目分析并詳細地講解其算法實現的原理，同時提供了完善的標準程序及其程序分析供讀者參考。書中還提供了競賽時評判用的基本測試數據，以方便讀者測試自行完成上述題目的結果。隨書還附有光盤，存放競賽時評判用全部的測試數據，以便于有更高、更嚴格要求的同學能利用規模更大的測試數據進行訓練和學習。. 本書所提供的題目都是原創題，題目構思新穎，所涉及到的算法知識面廣，其涉及的算法知識基本上覆蓋大學計算機類本科專業所學到的基本算法。本書可以作為高等院校有關專業的研究生和本科學生參加國際大學生程序設計競賽的輔導教材，也可作為高等院校有關專業相關課程的教學參考書和例題集，并且適于作為中學青少年信息學奧林匹克競賽省級及省級以上優秀選手備戰信息學奧林匹克競賽的培訓教材及訓練題集。
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：xc216
旋轉不變子空間類算法是空間譜估計中的典型算法，它也是特征分解類算法
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：qq21508895
為解決直接序列擴頻系統的數字收發機中初始頻率的捕獲問題，提出了一種通過DFT變換，在頻域 上進行拋物插值運算的頻偏估計的算法。該算法可適應低信噪比、寬頻率偏移范圍的惡劣通信環境和突發的通信 模式，且算法復雜度較低。該算法已在FPGA 中實現。
上傳時間： 2016-02-16
上傳用戶：youlongjian0
基于人工神經網絡的數字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經網絡訓練學習的數字音頻水印算法，采用本算法在一段數字音頻 數據中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經網絡訓練出模板信號與嵌入了水印信號的音頻之間的關系特征，由于神經網絡具有學習和自適應的特性，通過訓練后的神經網絡幾乎能夠完全恢復嵌入到音頻中的水印數據．通過仿真實驗結果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測時不需要原始的音頻信號．
上傳時間： 2016-02-25
上傳用戶：royzhangsz
在一種變步長LMS 算法的基礎上，引進動量因式，提出了一種新的改進LMS 的算法。新算法整體性能優 于變步長LMS 算法以及LMS 算法。通過理論分析，比較了新的算法和變步長LMS 算法以及LMS 算法的收斂性 和穩態性，提出了一種設想以提高新算法的穩態性。仿真試驗證明了新算法的優越性以及設想的在仿真條件下的正 確性。
上傳時間： 2016-04-20
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