Unix/Linux编程实践教程.PDF,作者:BruceMolay(美),翻译:杨宗源、黄海涛,出版:清华大学出版社。
内容预览:第一章Unix系统编程概述1.1介绍1.2什么是系统编程1.2.1简单的程序模型1.2.2系统模型1.2.3操作系统的职责1.2.4为程序提供服务1.3理解系统编程1.3.1系统资源1.3.2目标:理解系统编程1.3.3方法:通过三个问题来理解1.4从用户的角度来理解Unix1.4.1Unix能做些什么1.4.2登录-运行程序-注销1.4.3目录操作1.4.4文件操作1.5从系统的角度来看Unix1.5.1用户和程序之间的连接方式1.5.2网络桥牌1.5.3bc:Unix的计算器1.5.4从bc/dc到Web1.6动手实践1.7工作步骤和概要图1.7.1接下来的工作步骤1.7.2Unix的概要图1.7.3Unix的发展历程小结第二章用户、文件操作与联机帮助:编写who命令2.1介绍2.2关于命令who2.3问题1:who命令能做些什么2.4问题2:who命令是如何工作的2.5问题3:如何编写who2.5.1问题:如何从文件中读取数据结构2.5.2答案:使用open、read和close2.5.3编写whol,c2.5.4显示登录信息2.5.5编写who2.c2.5.6回顾与展望2.6编写cp(读和写)2.6.1问题1:cp命令能做些什么2.6.2问题2:cp命令是如何创建/重写文件的2.6.3问题3:如何编写cp2.6.4Unix编程看起来好像很简单2.7提高文件I/O效率的方法:使用缓冲2.7.1缓冲区的大小对性能的影响2.7.2为什么系统调用需要很多时间2.7.3低效率的who2.c2.7.4在who2.c中运用缓冲技术2.8内核缓冲技术2.9文件读写2.9.1注销过程:做了些什么2.9.2注销过程:如何工作的2.9.3改变文件的当前位置2.9.4编写终端注销的代码2.10处理系统调用中的错误小结第三章目录与文件属性:编写ls3.1介绍3.2问题1:ls命令能做什么3.2.1ls可以列出文件名和文件的属性3.2.2列出指定目录或文件的信息3.2.3经常用到的命令行选项3.2.4问题1的答案3.3文件树3.4问题2:ls是如何工作的3.4.1什么是目录3.4.2是否可以用open、read
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实用语音识别基础--21世纪高等院校技术优秀教材ISBN:711803746作者:王炳锡屈丹彭煊出版社:国防工业出版社本书从语音识别的基本理论出发,以“从理论到实用”为主线,讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术,从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的过程,并针对语音识别系统实用化的问题,给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术,力求语音识别能走出实验室,向实用发展。
  全书共分四个部分(17章),第一部分介绍语音识别的基本理论;
第二部分介绍实用语音识别系统建立的过程;
第三部分列举了语音识别系统工程化所需的关键技术;
第四部分对语音识别的4个主要应用领域进行了详尽的、深入浅出的讲解,并根据最新的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表,与实际工作联系紧密,具有很强的可操作性与实用性。
章节之间紧密配合、前后呼应,具有很强酶系统性。
同时,通过书中的研究过程和研究方法,读者能够在以后的研究工作中得到很大的启发。
  本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和(硕士、博士)研究生的教材或参考书,也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
  目录:  第1章绪论  1.1概述  1.2语音识别综述  1.3国内外语音识别的研究现状和发展趋势  参考文献  第一部分基本理论  第2章听觉机理和汉语语音基础  2.1概述  2.2听觉机理和心理  2.2.1语音听觉器官的生理结构  2.2.2语音听觉的心理  2.3发音的生理机构与过程  2.4汉语语音基本特性  2.4.1元音和辅音  2.4.2声母和韵母  2.4.3音调字调  2.4.4音节字构成  2.4.5汉语的波形特征  2.4.6音的频谱特性  2.4.7辅音的频谱特性  2.4.8汉语语音的韵律特征  2.5小结  参考文献  第3章语音信号处理方法--时域处理  3.1概述  3.2语音信号的数字化和预处理  3.2.1语音信号的数字化  3.2.2语音信号的预处理  3.3短时平均能量和短时平均幅度  3.3.1短时平均能量  3.3.2短时平均幅度  3.4短时过零分析  3.4.1短时平均过零率  3.4.2短时上升过零间隔  3.5短时自相关函数和平均幅度差函数  3.5.1短时自相关函数  3.5.2短时平均幅度差函数  3.6高阶统计量  3.6.1单个随机变量情况  3.6.2多个随机变量及随机过程情况  3.6.3高斯过程的高阶累积量  3.7小结  参考文献  第4章语音信号处理方法--时频处理  4.1概述  4.2短时傅里叶变换  4.2.1短时傅里叶变换的定义和物理意义  4.2.2基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率  4.2.3短时傅里叶谱的采样  4.3小波变换  4.3.1连续小波变换  4.3.2二进小波变换  4.3.3离散小波变换  4.3.4多分辨分析  4.3.5正交小波包  4.4Wigner分布  4.4.1Wigner分布的定义  4.4.2Wigner分布的一般性质  4.4.3两个信号和妁Wigner分布  4.4.4Wigner分布的重建  4.4.5Wigner分布的实现  4.5小结  参考文献  第5章语音信号处理方法--倒谱同态处理  5.1概述  5.2复倒谱和倒谱  5.2.1定义  5.2.2复倒谱的性质  5.3语音信号的倒谱分析与同态解卷积  5.3.1叠加原理和广义叠加原理  5.3.2同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统  5.3.3同态解卷系统  5.3.4语音的复倒谱及同态解卷  5.4避免相位卷绕的算法  5.4.1最小相位信号法  5.4.2递归法
2025/2/21 15:39:21 11.75MB 语音识别
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步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题,首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法;
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析,得到多个最佳投影矩阵对,并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中;
最后以整体相关系数作为分类依据,以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
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运用杂化密度泛函方法(DFT)B3LYP,在LANL2DZ赝势基组水平上对Yn(n=2~10)团簇的多种可能初始构型进行了结构优化和频率及光谱分析,根据能量最低原则确认了Yn(n=2~10)团簇没有虚频的基态结构,且计算得到的结构比以往理论计算得到的结构能量更低,Y2振动频率ωe=188.9cm-1比以往计算值更接近实验值184.4cm-1,在此基础上研究了团簇的稳定性和极化率,并分析了Yn(n=2~10)团簇的光谱性能。
结果表明,Y7为所研究团簇结构转折点,团簇的电子稳定性随着原子数增加而逐渐减弱。
振动光谱分析表明,Yn(n=2~10)团簇中具有较高对称性的C2v和Cs点群具有更多的振动模式,而稳定性较强的Y7和Y9在所研究频段内分别有较好的红外和拉曼活性,有明显的共振现象。
2025/2/20 6:43:34 1.14MB 材料 光谱学 Yn(n=2~10 密度泛函
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html5小游戏,今天给大家分享的5个HTML5游戏,在好玩的同时,相信也会有不少HTML5开发者对其源代码感兴趣,一起来看看吧。
感觉HTML5的性能其实还是不错的,canvas在各个平台上兼容性都很好。
2025/2/20 1:39:54 9.21MB canvas H5
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jsf中文文档与sybase中文文档,jsf与sybase现在都已经比较小众了,希望用到的朋友能够方便的开发。
其中jsf包含组件介绍以及使用,sybase中有一些使用技巧,比如分页以及性能测试调优。
2025/2/20 0:04:21 1.2MB jsf sybase
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非下采样Contourlet变换(NonsubsampledContourletTransform,NSCT)是一种多分辨率分析方法,它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用,如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具,对于研究和应用NSCT的人来说,是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比,NSCT不进行下采样操作,这避免了信息损失,保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势,特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能:1.**NSCT变换**:对输入图像执行非下采样Contourlet变换,将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**:将NSCT系数重构回原始图像,恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**:利用NSCT的系数对图像进行编码,实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力,因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息,提高压缩比。
4.**图像增强**:通过调整NSCT系数,可以对图像进行有针对性的增强,比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**:利用NSCT的多尺度和方向特性,可以有效地分离噪声和信号,实现图像去噪。
6.**图像分割**:在NSCT域中,图像的特征更加明显,有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数,如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能,方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱,研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法,并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时,需要注意以下几点:-输入图像的尺寸需要是2的幂,因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换,而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库,例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高,特别是在处理大尺寸图像时,可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时,可能需要调整NSCT的参数,如方向滤波器的数量、分解层数等,以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源,对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说,这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱,可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。
2025/2/20 0:32:26 132KB NSCT工具箱
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1.常用工具的性能特点,使用方法及质量检测;
2.电烙铁的拆装和质量检测;
3.烙铁头的修整与镀锡;
4.导线加工工艺;
5.元器件引线浸锡与搪锡工艺;
6.手工焊接的基本技能;
7.印制电路板元器件拆焊技能;
8.新型的焊接技能。
2025/2/19 3:26:08 57KB 实习 报告 电子
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摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值
2025/2/18 10:16:08 484KB 遗传算法 神经网络 拓扑结构
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UCOSIII的中文资料,uC/OSIII是一个可以基于ROM运行的、可裁减的、抢占式、实时多任务内核,具有高度可移植性,特别适合于微处理器和控制器,是和很多商业操作系统性能相当的实时操作系统(RTOS)。
为了提供最好的移植性能,uC/OSIII最大程度上使用ANSIC语言进行开发,并且已经移植到近40多种处理器体系上,涵盖了从8位到64位各种CPU(包括DSP)。
uC/OSII可以简单的视为一个多任务调度器,在这个任务调度器之上完善并添加了和多任务操作系统相关的系统服务,如信号量、邮箱等。
其主要特点有公开源代码,代码结构清晰、明了,注释详尽,组织有条理,可移植性好,可裁剪,可固化。
内核属于抢占式,最多可以管理60个任务。
从1992年开始,由于高度可靠性、移植性和安全性,uC/OSIII已经广泛使用在从照相机到航空电子产品的各种应用中。
2025/2/14 14:42:28 4.77MB uCOS-IIII
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡