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HDLC的源代码详解

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简介：
本书详细解析了HDLC协议的源代码，深入浅出地介绍了其工作原理和实现细节，适合网络通信技术爱好者及开发者阅读学习。 HDLC（高级数据链路控制）是一种面向比特的同步链路层协议，在通信领域应用广泛。它支持全双工操作，并提供可靠的数据传输服务，包括错误检测、流量控制等功能。许多网络设备制造商在其产品中使用了基于HDLC标准实现的功能或进行了优化。 如果需要查找有关于HDLC源代码的信息或者示例程序的话，可以参考一些公开的技术文档和开源项目库来获得帮助。这些资源通常会提供详细的说明以及具体的编码实例供开发者学习与研究。

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  • HDLC的源代码详解
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    本书详细解析了HDLC协议的源代码，深入浅出地介绍了其工作原理和实现细节，适合网络通信技术爱好者及开发者阅读学习。 HDLC（高级数据链路控制）是一种面向比特的同步链路层协议，在通信领域应用广泛。它支持全双工操作，并提供可靠的数据传输服务，包括错误检测、流量控制等功能。许多网络设备制造商在其产品中使用了基于HDLC标准实现的功能或进行了优化。 如果需要查找有关于HDLC源代码的信息或者示例程序的话，可以参考一些公开的技术文档和开源项目库来获得帮助。这些资源通常会提供详细的说明以及具体的编码实例供开发者学习与研究。
     
  • 开源的HDLC解码程序
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    这是一款开源软件，专门用于解析和处理HDLC协议的数据帧。它为开发者提供了灵活且强大的工具来测试、调试及分析通信设备间的HDLC传输。 HDLC（High-Level Data Link Control）是一种广泛应用于数据通信系统的帧级协议，它定义了如何在数据链路层上组织和传输数据。开源的HDLC解析程序为开发者提供了一种工具，帮助他们理解和分析使用HDLC协议的网络通信。这个程序是用C语言编写的，因此需要具备一定的编程基础。 HDLC协议主要由国际电信联盟ITU-T制定，它是面向比特的同步数据链路控制协议，旨在提高数据传输的效率和可靠性。其主要特点包括： 1. **帧结构**：HDLC帧包含起始标志、地址字段、控制字段、信息字段、帧校验序列（FCS）以及结束标志。起始和结束标志分别是01111110（7E），用于标记帧的边界。 2. **地址字段**：该字段标识发送和接收设备，可以是单播、多播或广播地址。 3. **控制字段**：指示帧类型，如信息帧（I帧）、监控帧（S帧）或无编号帧（U帧）。其中，I帧用于传输用户数据；S帧用于链路控制；而U帧则用于特定的链路管理功能。 4. **信息字段**：包含实际的数据内容。这些数据可以是任意长度，但通常受限于最大传输单元（MTU）的规定。 5. **帧校验序列**：FCS通过循环冗余校验（CRC）算法计算得出，用于检测和纠正帧在传输过程中的错误。 开源的HDLC解析程序如OSHDLC可能具备以下功能： 1. **帧解析**：该工具能够识别并解析接收到的数据流中包含的HDLC帧，并提取出地址、控制信息、数据以及FCS字段。 2. **错误检测**：通过计算和验证CRC值，可以发现传输过程中的任何错误，并报告这些情况。 3. **帧构建**：除了解析功能外，该程序还允许用户创建自定义的HDLC帧以进行模拟或测试网络环境的操作。 4. **调试工具**：提供日志记录、帧显示与对比等特性帮助开发人员理解通信过程中的细节问题。 5. **API接口**：作为开源项目的一部分，OSHDLC很可能提供了C语言编写的API集，使其他应用能够集成这一解析功能。 学习和使用这种开源工具可以帮助开发者深入了解HDLC协议的工作原理，并提升他们在网络通信方面的调试与分析能力。由于其复杂性较高，需要具备一定的技术背景才能有效地利用这些资源。对于熟练掌握C语言的程序员来说，理解源代码并进行定制化开发也是一个很好的实践机会。
     
  • HDLC帧格式详解在网络协议中的作用
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    本文章详细解析了HDLC（高级数据链路控制）帧格式的工作原理及其在网络通信协议中的关键作用。通过分析其结构特点，帮助读者理解如何高效地利用这一协议进行数据传输与网络管理。 本段落主要介绍了高级数据链路控制（HDLC），这是一种在同步网络上用于传输数据的面向比特的数据链路层协议。它由国际标准化组织根据IBM公司的SDLC协议进行扩展开发而成。有兴趣的朋友可以参考相关资料进一步了解。
     
  • SimpleBGC32代码源码详解
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    《SimpleBGC32代码源码详解》是一本深入解析SimpleBGC32固件结构与功能的专业书籍，适合开发者学习无人机控制系统的底层实现。 这段文字包含以下内容：CMSIS, FWlib, Libraries, Listing, Output, SRC, USER。
     
  • KCF源码代码详解
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    《KCF源码代码详解》是一本深入解析基于Kernel Correlation Filters的目标跟踪算法核心代码的书籍，适合计算机视觉领域的研究人员和开发者阅读。书中不仅详细解释了KCF算法的工作原理，还提供了实际应用案例与源码分析，帮助读者更好地理解和实现该算法。 ## Tracking with Kernelized Correlation Filters Code Author: Tomas Vojir This is a C++ reimplementation of the algorithm described in the paper High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters. For more information and implementations in other languages, visit the authors webpage. The code includes an extension for scale estimation (using seven different scales) and incorporates RGB channels as well as Color Names features. Data for the Color Names feature was obtained from the SAMF tracker repository. It is free to use for research purposes. If you find it useful or use it in your work, please acknowledge my git repository and cite the original paper [1]. The code relies on OpenCV 2.4+ library and can be built using cmake toolchain. ### Quick Start Guide For Linux: open terminal in the directory with the code ``` $ mkdir build; cd build; cmake .. ; make ``` This compiles into binary **kcf_vot** - kcf_vot: - Uses VOT 2014 methodology. - INPUT: Two files are expected, images.txt (list of sequence images with absolute path) and region.txt (initial bounding box in the first frame in format top_left_x, top_left_y, width, height or four corner points listed clockwise starting from bottom left corner). - OUTPUT: output.txt containing the bounding boxes in the format top_left_x, top_left_y, width, height. - kcf_trax: - Uses VOT 2014+ trax protocol. - Requires [trax](https://github.com/votchallenge/trax) library to be compiled with OpenCV support and installed. See trax instructions for compiling and installing. ### Performance | | **VOT2016 - baseline EAO** | **VOT2016 - unsupervised EAO** | [TV77](http://cmp.felk.cvut.cz/~vojirtom/dataset/index.html) Avg. Recall | |:---------------|:--------------:|:------------------:|:----------------:| | kcf | 0.1530 | 0.3859 | 51% | | skcf | 0.1661 | 0.4155 | 56% | | skcf-cn | 0.178 | 0.4136 | 58% | | kcf-master | **0.1994** | **0.4376** | **63%** | ### References [1] João F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, Jorge Batista, High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015. [2] J. van de Weijer, C. Schmid, J. J. Verbeek, and D. Larlus. Learning color names for real-world applications. TIP, 18(7):1512–1524, 2009. ### Copyright Copyright (c) 2014 Tomáš Vojíř Permission to use, copy, modify and distribute this software for research purposes is hereby granted provided that the above copyright notice and this permission notice appear in all copies. THE SOFTWARE IS PROVIDED AS IS AND THE AUTHOR DISCLAIMS ALL WARRANTIES WITH REGARD TO THIS SOFTWARE INCLUDING ALL IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS. IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY SPECIAL, DIRECT, INDIRECT OR CONSEQUENTIAL DAMAGES OR ANY DAMAGES WHATSOEVER RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS ACTION ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE. ### Additional Library NOTE: The following files are part of Piotr’s Toolbox and were modified for use with C++: - srcpiotr_fhoggradientMex.cpp - srcpiotr_fhogsse.hpp - srcpiotr_fhogwrappers.hpp You can get the full version of this library from its official source. ### Copyright (c) 2012, Piotr Dollar. All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and other materials provided with the distribution. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS AS IS AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL EXEMPLARY OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS
     
  • libsvm源代码详解
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    《LibSVM源代码详解》深入剖析了广泛应用于机器学习领域的LIBSVM工具包的核心算法与实现细节，适合希望深入了解支持向量机技术原理及其实现方式的研究者和开发者阅读。 林智仁的libsvm源码解释有助于初学者更好地运用libsvm包实现支持向量机算法。
     
  • WASP源代码详解
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    《WASP源代码详解》一书深入剖析了WASP系统的内部结构和工作原理，适合编程爱好者和技术研究人员阅读学习。书中详细解释了每一个关键模块的功能与实现方式，帮助读者掌握高级编码技巧并理解复杂系统的设计思路。 WASP（水质分析模拟程序）软件的源代码是用Fortran编写的。
     
  • JNI源代码详解
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    《JNI源代码详解》一书深入剖析了Java Native Interface的技术细节与实现原理，适合希望理解JNI底层机制及进行高级编程的开发者阅读。 JNI源代码接口可供大家使用，例如在NDK开发过程中。
     
  • J1939源代码详解
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    《J1939源代码详解》是一本深入解析J1939协议技术实现细节的专业书籍，适合汽车电子工程师和技术爱好者阅读。书中详细讲解了J1939通信协议的底层运作机制和源码实现技巧，帮助读者掌握复杂车载网络系统的开发与调试能力。 **J1939源代码详解** SAE J1939协议是汽车电子领域的重要通信标准，在重型车辆、农业机械及商用设备中广泛应用。该协议基于控制器局域网（CAN）技术，提供高效可靠的数据传输方式。它规范了不同组件间的通讯，包括发动机、变速器和制动系统等关键部件。 **J1939协议基础** J1939的核心特点如下： 1. **数据报文结构**：使用29位的CAN标识符（ID），比标准CAN网络多出地址空间，支持更多通信参与者。 2. **功能地址分配**：每个节点通过物理地址（PGN）识别特定功能，并包含发送者和接收者的SPN。 3. **优先级设定**：定义8个传输级别以确保关键信息的快速传递。 4. **协议报文类型**：包括请求、响应、广播及确认四种类型的报文。 5. **错误检测与管理**：引入了错误帧处理机制，保障网络稳定性和可靠性。 **C代码实现分析** 源码中涉及以下核心部分： 1. **CAN驱动接口**：底层的发送和接收函数以及错误处理功能。 2. **PGN及SPN管理**：用于地址分配和数据映射的功能模块。 3. **协议栈实现**：报文构造、解析与传输，包括优先级排序等功能。 4. **应用层接口**：提供给用户调用的API，如发送接收数据等操作。 5. **示例代码**：展示如何使用库进行模拟测试。 **开发和调试** 在实际项目中，开发者需关注数据完整性、网络同步及错误处理。此外，借助仿真工具或硬件进行测试也是确保协议正确实施的关键步骤。 J1939源码为深入了解并实现车辆通信提供了宝贵资源。通过研究与实践这些代码，可以设计出更高效可靠的汽车电子系统通讯方案。
     
  • RBF源代码详解
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    《RBF源代码详解》是一本深入剖析径向基函数(RBF)算法原理与实现的专著，通过详细解读其源代码，帮助读者掌握该技术的核心机制和编程技巧。适合科研人员及工程师阅读学习。 RBF（径向基函数）是一种在机器学习和模式识别领域广泛应用的算法，主要用于非线性回归和分类任务。本压缩包包含了用MATLAB编写的RBF算法源代码，其中包含了数据预处理的部分，这对于我们理解和应用RBF模型至关重要。 **RBF算法简介** RBF网络是一种人工神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。其核心在于隐藏层的神经元使用径向基函数作为激活函数，如高斯函数。这些函数具有中心化特性，能够根据输入距离调整其响应强度，从而在高维空间中形成平滑的决策边界，适应非线性数据分布。 **MATLAB源代码分析** 提供的文件中有两个主要脚本：`RBF.m`和`data.m`。 1. **RBF.m**: 这是实现RBF算法的核心文件。它通常会包含以下部分： - **参数设置**：包括中心点（centroids）、宽度（widths）和权重（weights）的初始化，这些是RBF网络的关键参数。 - **数据预处理**：可能包含数据归一化或标准化，以确保所有特征在同一尺度上。 - **RBF核函数**：高斯函数是最常见的选择，公式为 `exp(-||x-c||^2(2*sigma^2))`，其中 `x` 是输入向量，`c` 是中心点，`sigma` 是宽度。 - **前向传播**：计算每个隐藏神经元的输出，然后组合得到最终输出。 - **训练过程**：通过最小化预测输出与实际输出之间的误差来更新权重，可能采用梯度下降或更高效的优化算法如Levenberg-Marquardt。 - **预测功能**：在训练完成后，使用训练好的RBF网络对新数据进行预测。 2. **data.m**: 此文件用于加载和处理数据，包括： - **数据加载**：读取数据集，可能包含训练集和测试集。 - **数据分割**：将数据分为输入变量（X）和目标变量（Y）。 - **预处理步骤**：如缺失值处理、异常值检测和数据转换。 **应用RBF** RBF模型广泛应用于多个领域，例如： - **回归分析**：预测连续数值，如股票价格、天气预报等。 - **分类问题**：将样本分配到预定义的类别中，如图像识别、文本分类等。 - **系统辨识**：建立动态系统的数学模型，用于控制和优化。 - **信号处理**：滤波、降噪和特征提取。 **优化和扩展** RBF网络的性能受到中心点的选择和分布、宽度的确定以及学习算法的影响。通常有以下几种优化方法： - **中心点选取**：可以使用K-means聚类或其他方法自动确定。 - **宽度自适应**：动态调整宽度以适应不同区域的数据分布。 - **正则化**：防止过拟合，通过添加正则项限制权重的大小。 这个MATLAB源代码提供了RBF算法的实现，包括数据预处理。这对于理解和应用非线性模型是非常有价值的。通过深入研究和理解这些代码，我们可以更好地掌握RBF网络的工作原理，并将其应用到各种实际问题中。