谢谢之前那位朋友提示，之前不完全，现在补充了遗漏的！要做Turbo，感觉是绕不开Dr.wuyufei的数学架构的,我在里面详细注释了。
本文作为学习用，很具有参考价值！本文在结果中详细列出了每次迭代的误码率，迭代次数可调，结果运行时间较长，这个很正常。
译码部分的log-map算法调通了，sova有代码，并没有调，下载的朋友们需要注意了！%**************Dr.wuyufei的典型Turbo系统主函数********************************%Thisscriptsimulatestheclassicalturboencoding-decodingsystem.%Itsimulatesparallelconcatenatedconvolutionalcodes.%Twocomponentrate1/2RSC(RecursiveSystematicConvolutional)componentencodersareassumed.%%Firstencoderisterminatedwithtailsbits.(Info+tail)bitsarescrambledandpassedto%thesecondencoder,whilesecondencoderisleftopenwithouttailbitsofitself.%%Randominformationbitsaremodulatedinto+1/-1,andtransmittedthroughaAWGNchannel.%Interleaversarerandomlygeneratedforeachframe.%Whileit'sUNECESSARYinourfirstversion!%%Log-MAPalgorithmwithoutquantizationorapproximationisused.%Bymakinguseofln(e^x+e^y)=max(x,y)+ln(1+e^(-abs(x-y))),%theLog-MAPcanbesimplifiedwithalook-uptableforthecorrectionfunction.%Ifuseapproximationln(e^x+e^y)=max(x,y),itbecomesMAX-Log-MAP.

初始聚类中心给定。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。

用高斯—赛德尔迭代法求解方程组的c程序完成的实验报告

美团外卖自2013年创建以来，业务不断高速发展。
目前美团外卖日完成订单量已突破1800万，成为美团点评最重要的业务之一。
美团外卖的用户端入口，从单一的外卖独立App，拓展为外卖、美团、点评等多个App入口。
美团外卖所承载的业务，也从单一的餐饮业务，发展到餐饮、超市、生鲜、果蔬、药品、鲜花、蛋糕、跑腿等十多个大品类业务。
业务的快速发展对客户端架构不断提出新的挑战。
很早之前，外卖作为孵化中的项目只有美团外卖App（下文简称外卖App）一个入口，后来外卖作为一个子频道接入到美团App（下文简称外卖频道），两端业务并行迭代开发。
早期为了快速上线，开发同学直接将外卖App的代码拷贝一份到外卖频道，做了简

[例3.6]某对称离散信道的信道转移概率矩阵P为：1/31/31/61/61/61/61/31/3计算其最佳信源概率和信道容量C。
附：程序代码如下：#include#include#defineMAX50doubleCalculate_a(intk,doublepa[]);doubleCalculate_C1(doublepa[],doublea[]);doubleCalculate_C2(doublea[]);intr,s;doublepba[MAX][MAX];voidmain(){ inti,j;doubleC1,C2,E; doublea[MAX],pa[MAX]; E=0.000001; printf("请输出信源符号个数r:\n"); scanf("%d",&r); printf("请输出信宿符号个数s:\n"); scanf("%d",&s); printf("请输出精确度E:\n"); scanf("%lf",&E); printf("请输出信源P[ai]:\n"); for(i=0;i＜r;i++) scanf("%lf",&pa[i]); printf("请输出信道转移概率矩阵P[bj][ai]:\n"); for(i=0;i＜r;i++) for(j=0;j＜s;j++) scanf("%lf",&pba[i][j]); do { for(i=0;i=E) { doublesum=0; for(i=0;i＜r;i++) sum+=pa[i]*a[i]; for(i=0;i＜r;i++) pa[i]=pa[i]*a[i]/sum; } else { printf("最佳信源概率:\n"); for(i=0;i=E);printf("信道容量为:%lf\n",C1/log(2));}doubleCalculate_a(intk,doublepa[]){ inti,j; doubletemp,sum2=0; for(j=0;j＜s;j++) { doublesum1=0; for(i=0;i＜r;i++) { sum1+=pa[i]*pba[i][j]; } temp=pba[k][j]/sum1; temp=log(temp); sum2+=pba[k][j]*temp; } returnexp(sum2);}doubleCalculate_C1(doublepa[],doublea[]){ inti; doublesum=0; for(i=0;i＜r;i++) sum+=pa[i]*a[i]; returnlog(sum);}doubleCalculate_C2(doublea[]){ inti; doublemax=a[0]; for(i=0;i＜r;i++) if(max＜a[i])max=a[i]; returnlog(max);}

本文详细引见了信道编码中使用较多的循环码,BCH码和RS码的基本概念,同时对RS码的编译码算法进行了计算机模拟仿真。
把著名的RS码迭代译码算法进行了一定的修改,使其具有很多的重复和递归结构,然后用基于VHDLCpLDF/PG技术流水线型实现。
结果表明这个通过流水线型处理的系统在获取高的译码速度方面有很大的优势,并且它能同时纠通信信道中的随机错和突发错。

DPDK全称为Dateplanedevelopmentkit，是一个用来进行包数据处理加速的软件库。
与传统的数据包处理相比，DPDK具有以下特点：1)        轮询：在包处理时避免中缀上下文切换的开销，2)        用户态驱动：规避不必要的内存拷贝和系统调用，便于快速迭代优化3)        亲和性与独占：特定任务可以被指定只在某个核上工作，避免线程在不同核间频繁切换，保证更多的cache命中4)        降低访存开销：利用内存大页HUGEPAGE降低TLBmiss，利用内存多通道交错访问提高内存访问有效带宽5)        软件调优：cache行对齐，预取数据，多元数据批量操作---------------------作者：Felven来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/78408945

基于盲去卷积原理的图像复原程序代码，露西-理查德森算法属于图像复原中的非线性算法，与维纳滤波这种较为直接的算法不同，该算法使用非线性迭代技术，在计算量、功能方面都有了一定提升。

迭代的保留有信息变量(IRIV)来挑选最佳变量子集的---一种多元校正变量选择方法

小波的多分辨分析理论研究表明，满足一定正则条件的滤波器组可以迭代计算出小波，Mallat提出了双尺度方程以及塔式分解算法，这些成果将滤波器组和小波紧密联系在一同，使得滤波器组与小波理论及设计有了非常紧密的联系。

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。