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其他数据库  FastDb是高效的内存数据库系统

FastDb是高效的内存数据库系统，具备实时能力及便利的C++接口。FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上。FastDB针对应用程序通过控制读访问模式作了优化。通过降低数据传输的开销和非常有效的锁机制提供了高速的查询。对每一个使用数据库的应用数据库文件被影射到虚拟内存空间中。 ...

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压缩解压  （1）接收原始数据：从终端读入字符集大小n

（1）接收原始数据：从终端读入字符集大小n，n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，存于文件hfmtree.dat中。（2）编码：利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmtree.dat中读入）对文件中的正文进行编码，然后将结果存入文件codefile.dat中。（3）译码：利用已建好的哈夫曼树将文件codefile.dat中的代码进行译码 ...

https://www.eeworm.com/dl/617/336961.html

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数据库系统  Microsoft&reg ActiveX&reg Data Objects (ADO) 使您能够编写通过 OLE DB 提供者对在数据库服务器中的数据进行访问和操作的应用程序。其主要优点是易于使用、

Microsoft&reg ActiveX&reg Data Objects (ADO) 使您能够编写通过 OLE DB 提供者对在数据库服务器中的数据进行访问和操作的应用程序。其主要优点是易于使用、高速度、低内存支出和占用磁盘空间较少。ADO 支持用于建立基于客户端/服务器和 Web 的应用程序的主要功能。 ...

https://www.eeworm.com/dl/523/371108.html

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数据结构  关于链表的数据类型定义和基本运算：新建链表

关于链表的数据类型定义和基本运算：新建链表，增加和删除节点。释放内存等。

https://www.eeworm.com/dl/654/373838.html

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操作系统开发  关于操作系统clock内存调度代码

关于操作系统clock内存调度代码，描述Clock算法的基本原理、必要的数据结构、编码实现

https://www.eeworm.com/dl/531/388723.html

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压缩解压  ADT HuffmanTree{ 数据对象：D={ai| ai∈CharSet,i=1,2,……,n, n≥0} 数据关系：R={< ai-1, ai > ai-1, ai∈D,

ADT HuffmanTree{ 数据对象：D={ai| ai∈CharSet,i=1,2,……,n, n≥0} 数据关系：R={< ai-1, ai > ai-1, ai∈D, ai-1基本操作P： HuffmanTree() 构造函数 ~ HuffmanTree() 析构函数 Initialization(int WeightNum) 操作结果：构造哈夫曼树。 Encoder() 初始条件：哈夫曼树已存在或者哈夫曼树已存到文件中。操作结 ...

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嵌入式/单片机编程  粒子效果演示(附代码) 利用C++所提供的一些标准容器很容易实现粒子效果. 简单的说就是,将粒子数据写在一个类里面,有一个粒子源,不停地生成粒子,然后放入一个stl::list中(push

粒子效果演示(附代码) 利用C++所提供的一些标准容器很容易实现粒子效果. 简单的说就是,将粒子数据写在一个类里面,有一个粒子源,不停地生成粒子,然后放入一个stl::list中(push_back()方法), 然后在一个循环中遍例粒子链表,并渲染粒子,粒子的参数并不断更新,如果粒子的ALPHA值小于0,即不可见了,即代表粒子已经死亡, 即从lis ...

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数据结构  设可供分配的内存储器为1MB(1000KB),内存分配采用动态分区分配策略

设可供分配的内存储器为1MB(1000KB),内存分配采用动态分区分配策略，分区分配的数据结构为空闲分区链，分配算法采用首次适应算法(FF) 系统仅有一个CPU；作业提交时申明需要的CPU时间和内存大小(以KB为单位)。

https://www.eeworm.com/dl/654/422540.html

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VC书籍  将数据分为不同的类型

将数据分为不同的类型，来确定在计算机内存中存放空间的大小和存放的形式等。 C语言的数据类型分为基本类型和构造类型，规定了基本数据类型的名称、数据的长度、格式、存取规则等；构造类型是在基本类型基础上组合而成，以满足编程的需要。 ...

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通讯编程文档  针对点云数据局部集中的特点,使用差值预测对点云数据进行预测处理在预测的同时,根据IEEE2754 浮点数标准,简化浮点数的尾数,使用3. 5 Byte来表示一个浮点数,以提高压缩效果然后对预测数

针对点云数据局部集中的特点,使用差值预测对点云数据进行预测处理在预测的同时,根据IEEE2754 浮点数标准,简化浮点数的尾数,使用3. 5 Byte来表示一个浮点数,以提高压缩效果然后对预测数据中连续重复的字节使用该字节加该字节重复的次数的方式存储最后对经过以上处理的数据使用一阶自适应算术编码进行压缩。最终得到的程 ...

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