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Android 的蓝牙驱动程序调试

于 2022-07-21 发布 文件大小:76.21 kB
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代码说明:

基于android (linux)蓝牙芯片驱动调试的过程和及其详细的文档说明和源代码。

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  • SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar
    SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本 SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本 SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本 SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本 SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本 SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本SecureCRT and SecureFX v7.1.2.rar 破解注册版本
    2023-01-14 17:55:11下载
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  • 兔兔号码管理系统
    本号码管理系统针对有效号码和无效号码进性有效管理,并且具有智能过滤,批量添加有效及无效号码,自动标记有效性后导入总库的功能。
    2022-05-30 05:02:45下载
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  • 检测安卓手机自带传感器详细信息
    public class MainActivity extends Activity {     private TextView text;     @Override     public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {         super.onCreate(savedInstanceState);         setContentView(R.layout.activity_main);         text = (TextView)findViewById(R.id.text);         SensorManager sm = (SensorManager)getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);         List allsensors = sm.getSensorList(Sensor.TYPE_ALL);         text.setText("该手机有"+allsensors.size()+"个传感器,他们分别是: ");         for(Sensor s:allsensors){             String tempString = " " + "  设备名称:" + s.getName() + " " +
    2023-08-04 02:35:04下载
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  • 急难文件
    这是急难文件 包 com.javatpoint ; 导入 java.io.IOException ; 导入 java.io.PrintWriter ; 导入 java.rmi.Naming ; 导入 javax.servlet.RequestDispatcher ; 导入类 ; 导入 javax.servlet.http.HttpServlet ; 导入 javax.servlet.http.HttpServletRequest ; 导入 javax.servlet.http.HttpServletResponse ; 公共类 CreateServlet 扩展 Htt
    2022-03-26 09:25:10下载
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  • 数据挖掘的离散算法
    这种算法是用 java 写的。基本上,当你有很多的变量在您的数据基础,通常他们不是在一系列 [1-1],有时数据冗余或 t嘿是在一个连续的范围,以及这产生错误的已被淘汰。因此,这种算法可以帮助您你在一个范围中的变量由用户定义离散。这是一个教育的示例主题中的数据挖掘源代码。
    2022-04-08 16:03:32下载
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  • spring2.5与hibernate整合一些配置记录,附SSH整合所需JAR
    2022-05-08 05:52:33下载
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  • 学生学籍管理系统
    我用java做了一个学生学籍管理系统!!这个系统包括,学生基本信息的增删改查,还包括排序,回收站!!分页等信息!!!页面也做的很精致!!!很适合初级做jsp的学员下载学习!!!
    2022-04-17 15:55:46下载
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  • tf-idf Java实现,还是很不错的
    资源描述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar,用其进行分词,插件和测试文件可以从这里下载
    2022-11-20 22:00:04下载
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  • recording audio and saving
    2022-03-01 21:39:18下载
    积分:1
  • Hospital Management System
     ;引入此系统的主要目的
    2022-07-23 06:41:23下载
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