本书并不是特意一本Linux 的内部手册相反它是对操作系统的介绍同时以Linux作为示例书中每一章遵循从共性到特性的原则它们将首先给出核心子系统的概叙然后进行尽可能的详细描叙 我不会用routine_X()调用routine_Y()来增加bar 数据结构中foo 域的值这种方式来描叙核心算法 你自己可以通过阅读代码发现它每当需要理解一段代码时我总是将其数据结构画出来这样我发现了许多相关的核心数据结构以及它们之间的关系 每一章都是非常独立的就象Linux 核心子系统一样当然有时它们还是有联系的比如说如果你没有理解虚拟内存工作原理就无法描叙进程 硬件基本概念一章对现代PC 做了简要介绍操作系统必须与硬件系统紧密结合在一起协同工作操作系统需要一些只能够由硬件提供的服务为了全面理解Linux 你必须了解有关硬件的基础知识 软件基本概念一章介绍了软件基本原理与C 程序语言讨论了建立Linux 这样的操作系统的工具并且给出了操作系统的目标与功能的概叙 内存管理这章描叙了Linux 如何处理物理内存以及虚拟存储技术 进程管理描叙了进程的概念以及Linux 核心是如何创建管理与删除系统中的进程 进程间及进程与核心间通讯以协调它们的活动Linux 支持大量进程间通讯IPC
上传时间： 2015-03-16
上传用户：电子世界
这是通讯接口实验《8255A原理实验》的原理程序，适合于那些上嵌入式系统、通信、计算机专业的人
上传时间： 2014-01-20
上传用户：xuanjie
这是通讯接口实验《中断原理及8259A中断控制器实验》的原理程序，适合于那些上嵌入式系统、通信、计算机专业的人
上传时间： 2013-12-19
上传用户：chenbhdt
这是通讯接口实验《异步串行通信实验》的原理程序，适合于那些上嵌入式系统、通信、计算机专业的人
上传时间： 2015-03-18
上传用户：x4587
这是通讯接口实验《DA转换原理实验》的原理程序，适合于那些上嵌入式系统、通信、计算机专业的人
上传时间： 2014-01-01
上传用户：xz85592677
本文从理论上推导出CRC 算法实现原理，给出三种分别适应不同计算机或微控制器硬件环境的C 语言程序。读者更能根据本算法原理，用不同的语言编写出独特风格更加实用的CRC 计算程序。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：lindor
信息社会的高科技，商品经济化的高效益，使计算机的应用已普及到经济和社生活的各个领域。计算机虽然与人类的关系愈来愈密切，还有人由于计算机操作不方便继续用手工劳动。为了适应现代社会人们高度强烈的时间观念，考试系统软件为教学办公带来了极大的方便。该软件是以ＶＢ编程语言为主实现语言，其功能在系统内部有源代码直接完成。通过操作手册，使用者可以了解本软件的基本工作原理。操作人员只需输入一些简单的汉字、数字，即可达到自己的目标。
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上传时间： 2013-12-13
上传用户：qb1993225
课程设计的目的 通过课程设计进一步理解高级语言在计算机中的执行过程，加深对编译原理中重点算法和编译技术的理解，提高自己的编程能力，培养好的程序设计风格。同时通过某种可视化编程语言的应用，具备初步的Windows环境下的编程思想。解和掌握LL(1)语法分析方法的基本原理；根据给出的LL(1)文法，掌握LL(1)分析表的构造及分析过程的实现。
上传时间： 2015-04-08
上传用户：sdq_123
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：R50974
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ryb
