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Android 11 Frameworks有线网络开关相关代码添加.zip

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简介:
该资源为Android 11系统框架中有关有线网络开关功能的源代码集合,旨在帮助开发者理解并操作设备的以太网连接设置。 Android 8 及以后的版本中,默认是没有有线网络开关的,需要自己添加链路代码。在 EthernetManager.java 文件里添加了 enable(boolean) 接口来实现有线网络的开启与关闭功能,并且对涉及此功能的相关类进行了打包处理,可以通过搜索“liwenhzhi”找到修改的地方。

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  • Android 11 Frameworks线.zip
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    该资源为Android 11系统框架中有关有线网络开关功能的源代码集合,旨在帮助开发者理解并操作设备的以太网连接设置。 Android 8 及以后的版本中,默认是没有有线网络开关的,需要自己添加链路代码。在 EthernetManager.java 文件里添加了 enable(boolean) 接口来实现有线网络的开启与关闭功能,并且对涉及此功能的相关类进行了打包处理,可以通过搜索“liwenhzhi”找到修改的地方。
  • RK3568 Android 11 以太控制.zip
    优质
    这是一个包含针对RK3568芯片组优化的Android 11系统更新包,主要功能是添加和改进以太网网络控制能力。该压缩文件适用于开发者和技术爱好者进行定制ROM开发或设备调试使用。 在设置里添加一个开关,关闭它后即使插入网线也无法连接到以太网;打开这个开关,则可以正常使用以太网连接。
  • 攻击
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    本资源汇集了各类与网络攻击相关的编程代码示例,旨在为安全研究人员提供学习、测试和防御网络威胁所需的技术支持。 网络攻击类代码包含以下头文件: ```c #include #include #include #include ``` 定义了几个宏变量: ```c #define SEQ 0x28376839 // 序列号 #define NUM 7 // 反射服务器的数量 #define FAKE_IP 192.168.0.6 // 伪装IP的起始值,本程序覆盖一个B类网段内的所有地址 typedef struct _iphdr { unsigned char h_verlen; // IP版本号和首部长度(4位版本号,4位首部长度) unsigned char tos; // 服务类型TOS unsigned short total_len; // 数据包总长度(字节) unsigned short ident; // 标识符 unsigned short frag_and_flags; // 分段标志和分段偏移量 unsigned char ttl; // 生存时间 TTL unsigned char proto; // 协议类型 (TCP, UDP 或其他) unsigned short checksum; // IP首部校验和 unsigned int sourceIP; // 源IP地址 unsigned int destIP; // 目的IP地址 } IP_HEADER; ``` 这段代码定义了用于构造网络包头部信息的数据结构,其中包含了源和目的IP地址、协议类型等关键字段。
  • BP神经文献
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    本文献综述聚焦于BP(反向传播)神经网络的研究进展与应用。文章回顾了BP算法的基本原理、发展历程及其在模式识别、数据预测等领域的应用实例,并探讨其面临的挑战和未来发展方向。 BP神经网络(Backpropagation Neural Network)是一种典型的人工神经网络模型,在模式识别、函数拟合和数据分类等领域得到广泛应用。该网络通过反向传播算法调整权重以学习复杂非线性关系。 1. **神经网络结构**:BP神经网由输入层、隐藏层及输出层构成,其中可包含多个隐藏层。每一层级含有若干个神经元,并且它们之间是通过连接权重传递信息的。 2. **前向传播过程**:数据从输入层开始经过加权求和处理后,在每个激活函数中进行变换,然后逐级传输至网络输出端以生成预测结果。 3. **激活函数应用**:常用的有sigmoid、tanh以及ReLU等。Sigmoid与tanh适用于二分类问题且其值域为0到1;而ReLU在深度学习领域内被广泛应用,并有助于解决梯度消失的问题。 4. **误差计算方法**:BP网络旨在最小化预测结果和真实值之间的差距,常用损失函数包括均方差(MSE)或交叉熵等。 5. **反向传播算法原理**:此技术是通过从输出层开始逆向传递错误信息来修正连接权重的过程。具体来说,计算每个权重对误差的偏导数作为梯度下降的基础步骤。 6. **优化策略——梯度下降法**:该方法旨在寻找损失函数的最小值点,并且在BP网络中用于更新权值大小和方向的选择依据于当前步长(学习率)设定下的负向梯度信息。 7. **调整参数的学习速率**:此数值控制着每次权重更改量,过大可能导致训练过程不稳定;过小则会导致收敛速度慢。因此需要根据实际情况适当调节以获得最佳效果。 8. **初始权值设置的重要性**:合理的初始化能够帮助网络更好地跳出局部最优解状态。随机赋初值可以打破对称性从而促进学习效率提升。 9. **防止过度拟合的方法——正则化技术**:L1和L2等方法通过限制模型复杂度来避免在训练集上表现良好但在测试集中性能下降的问题出现。 10. **早停策略的应用**:通过对验证数据的表现进行监控,一旦发现该指标不再改善,则立即停止进一步的学习过程以防止过拟合现象的发生。 11. **批量梯度与随机梯度的区别**:前者利用所有训练样本计算一次更新操作;后者仅使用单个样本来估计参数调整的方向。虽然随机策略更快但可能达不到全局最优解位置。 12. **动态学习率调节机制**:随着迭代次数增加逐渐减小步长有助于确保最终收敛状态的稳定性。 13. **改进优化算法——动量法与Adam**:前者通过引入历史梯度加权平均来加速训练过程;后者结合了自适应调整策略和动量项,通常能够取得更好的效果。 14. **数据集划分原则**:将整个样本空间划分为用于模型学习的训练子集、调优超参数使用的验证集合以及评估预测准确性的独立测试组。 这些内容涵盖了BP神经网络的基础概念及其相关技术细节。在实际应用过程中还需根据具体问题和数据特性进行相应的调整与优化操作。
  • Android和Web商城项目源软件.zip
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    本资源包包含Android与Web平台的网络商城项目的完整源代码及所需相关软件,适用于开发者学习参考或直接应用。 Android+WEB网络商城项目源代码相关软件
  • 在连接线时自动闭无线
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    本指南介绍了一种实用技巧,当设备连接到有线网络时会自动禁用无线网络连接,以节省电力和提高稳定性。 当插入网线时,系统会自动禁用无线网络;当拔掉网线后,则会自动开启无线网络。此功能已在Windows 7、Windows 8 和 Windows 8.1 上测试通过,但未在Windows XP上进行过测试。
  • Android移动资料.zip
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    该压缩文件包含了丰富的Android移动应用程序开发资源,包括教程、代码示例和工具,适合不同水平的学习者。 学习笔记: 1. 源代码:每个章节配套案例代码 2. 补充案例:项目、课后练习代码 3. 课程资料:课后习题及答案、PPT
  • 安全的.zip
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    这段资料名为《关于网络安全的代码》,包含了一系列旨在提高网络安全性、防止数据泄露及黑客攻击的编程技巧和防护策略。适合所有关注网站安全性的开发者和技术爱好者研究学习。 这些代码包含有关网络安全的参考内容,例如RSA、MD5等算法,可供他人参考使用。
  • 循环自.zip
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    本资源包含用于计算信号循环自相关的Python代码,适用于通信系统中的信号处理与分析。适合科研及工程应用。 循环自相关程序,亲测好用。
  • Logisim运算器设计(HUST)(1-11全通).zip
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    这段资料包含了华中科技大学计算机专业学生在《Logisim电子系统实验》课程中的运算器设计作业代码,涵盖从第1关到第11关的全部通关内容。 本实训项目指导学生从可控加减法单元、先行进位电路到四位快速加法器的设计,逐步构建16位和32位的快速加法器。此外,学生还可以设计阵列乘法器以及实现乘法流水线,包括原码一位乘法器、补码一位乘法器及运算器等核心内容。具体设计任务包括8位可控加减法电路的设计、CLA182四位先行进位电路的设计、4位快速加法器的设计、16位和32位快速加法器的设计,以及5位无符号阵列乘法器与6位有符号补码阵列乘法器的实现。