多用户应用程序
当前话题为您枚举了最新的多用户应用程序。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Matlab多用户检测工具优化
这是用于执行多用户检测的Matlab源代码,通过仿真图形展示了误码率随信噪比变化的情况。
Matlab
0
2024-08-29
多用户Oracle数据库管理指南
多进程/多用户指的是使用多个进程来执行Oracle数据库中不同的代码,每个连接的用户都有一个专门的进程。Oracle的体系结构包括SGA服务器进程、用户进程和后台进程。
Oracle
2
2024-08-01
易联多用户博客系统源码(多层架构)
本系统采用多层架构(DAL、BLL、Common),功能涵盖用户注册、文章分类、文章发布、友情链接等。
用户成功注册后,将收到由 Jmail4.4 Profesional 发送的邮件通知。
默认管理员账号:admin,密码:51aspx。系统数据库:Access。
Access
2
2024-05-25
AWGN信道中的CDMA多用户多路访问
介绍了一种在加性高斯白噪声信道中,使用码分多址(CDMA)实现两个用户多路访问的MATLAB程序。程序步骤如下:
将输入比特转换为双极性比特,其中1映射到1,0映射到-1。
为每个比特生成100个样本,绘制双极性不归零(NRZ)格式的基带信号。
对信号进行二进制相移键控(BPSK)调制,其中载波频率与比特率相匹配。
使用线性反馈移位寄存器(LFSR)生成伪随机序列(PN码),码片速率为比特率的10倍。
Matlab
5
2024-05-31
LxShop多用户商城系统GBK v2.0
本程序为免费使用,不承担用户数据损失及其他任何损失。用户不得修改或删除底部的版权信息。安装方法:解压缩文件,并以二进制模式上传至服务器。设置文件属性为777。运行http://您的域名/install.php文件,按照指示输入数据库用户名、密码、数据库名、管理员帐号及密码完成安装。安装完成后,系统将自动删除install.php及相关文件。LxShop是一套采用php+mysql的多用户网上商城系统,可与phpwind论坛系统整合。具备商品管理、用户管理、权限管理、商品评论管理、订单管理、商品访问统计、销售统计、广告管理、公告管理及附件管理等功能。系统内置贝宝、支付宝、快钱在线支付网关,同时支持QQ、旺旺、雅虎通即时网络通讯工具。主要功能包括支持独立二级域名访问、无限级分类、图文混排商品详细介绍、所见即所得编辑器和windcode编辑器、用户组功能、会员管理、注册管理、注册审核、静态目录部署、商品审核、评论审核、强大的订单管理、统计分析功能。
统计分析
1
2024-07-16
完整的多用户网上商城系统概述
完整可用的多用户网上商城系统是一个基于ASP编程语言和ACCESS数据库构建的电子商务平台,支持多个商家在线销售商品,为消费者提供多样的购物环境。该系统包含用户管理、商家管理、商品展示、购物车、订单处理、支付接口等核心功能。用户可注册账号、浏览商品、添加到购物车、结算并支付;商家则可注册并管理商品、库存与订单。为了安全,系统对用户密码进行加密存储,并加密敏感信息传输。该系统经过测试,用户可直接下载部署,无需额外开发,适合希望快速搭建电商网站的企业或个人。压缩包中的文件“suqunshop1”包含主要源代码、数据库文件、图片资源等,用户需按说明进行安装配置,确保依赖项正确设置。
Access
0
2024-10-31
Oracle DBA多进程与多用户架构深入解析
在Oracle数据库中,多进程/多用户架构允许多个进程同时执行Oracle的不同代码。对于每一个连接的用户,都有一个对应的进程。
Oracle的体系结构包括:1. SGA(系统全局区)2. 服务器进程3. 用户进程4. 后台进程
Oracle
0
2024-11-03
CDMA中多用户检测器的干扰消除研究 (2006年)
基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差。研究结果显示,相较于传统PIC检测器,P-PIC检测器减少了软判决量的均值和方差的偏差;适当选择部分干扰消除系数,能够使MV-PIC的输出均值增大、方差减小,并且其误码性能优于PIC检测器。
统计分析
2
2024-07-16
简单记多用户版v1.4.1 [江西新余电信]的存档
此版本为简单记的多用户版v1.4.1,适用于江西新余地区的电信用户。
MySQL
2
2024-07-25
LMS和RLS算法在盲从多用户检测中的对比分析
基于Matlab实现的LMS和RLS算法在盲从多用户检测方面进行了详细比较分析。这些算法的性能特征和适用场景被深入探讨,以评估它们在实际应用中的优缺点和效果差异。
Matlab
0
2024-10-03