Apple OS X 10.9.2 系统安装印象，这个是针对Apple分区/系统完全消失时使用的（即：Mac开机后屏幕一片空白）。准备一个8G或以上的U盘，将盘分为一个普通的磁盘分区即可。用 GHOST 工具将该印象恢复到U盘上面，MacBook Air 打开电源出现声音后按住 alt/option 键，直到出现磁盘分区画面，选择 OS X Base System 磁盘分区即可开始安装。 出现安装界面后可以进入页面顶部的菜单，选择磁盘工具对硬盘进行分区操作，分区完后就可以开始安装了！ 本安装包是在 Intel CPU 架构上下载的，内部版本为 13C64 。 资源大小为6.51G，因为本人级别不够只能上传到115网盘了，文档里面是下载链接，我测试了可以下载。

磁盘文件模拟系统 介绍 华南农业大学SCAU操作系统OS课程设计，JAVAFX开发，可以实现查找文件，磁盘空间使用情况可视化，观察每一个磁盘块的情况。完成文件的基本操作，界面数据实时更新。如果对你有帮助，麻烦点个小星星鸭~ 模拟磁盘的FAT，磁盘分配，磁盘空间管理，磁盘块读写，以及可视化该过程，用JAVAFX界面实现实时交互。可以查找相应文件文件夹，支持输入路径查找文件，以及实现文件目录树。 JAVAFX依赖的包放在了lib文件夹中。

嵌入式实时操作系统μC／OS-III宫辉等翻译

成功在stm32f107上移植uc/os系统和ucgui操作界面，辛苦不能白费！！10分

UCos-ii_在STM32上的移植详解 手把手教你在STM32上移植ucos操作系统

在stm32f103上移植UC/OS操作系统，实现多任务调度，包括完整的IAR下的工程

近些年来，数字化技术高速发展，嵌入式产品已经出现在我们生活中的方方面面。嵌入式操作系统又作为嵌入产品的基石，在产业发展过程中扮演了越来越不可替代的角色。本文主要研究了嵌入式操作系统中应用较为广泛的、源代码开放的μC/OS-II在STM32芯片上的移植。

VMWare VI-19.0.0_GA.VMW-317.zip 网盘文件永久链接 Hyper-V VI-19.0.0_GA.HYV-317.zip KVM VI-19.0.0_GA.KVM-317.zip SW-19.0.0_GA-317.iso

File System (Unix) 项目简介 本项目是一个类似Unix文件系统的二级文件系统，即使用一个普通的大文件（unix-fs.img ，称之为一级文件）模拟UNIX V6++文件系统的一个文件卷。在完成本项目之前较为详细的阅读了Unix V6++系统的源代码，特别是文件系统相关部分。本文件系统为用户提供命令行界面，基本功能模块包括用户界面模块、文件打开表管理模块、系统访问管理模块、系统盘块管理模块、高速缓存管理模块、设备驱动模块等，可跨平台运行。所有工作由一人独立完成。 模块说明 DeviceDriver：设备驱动模块，直接负责磁盘文件直接读写。 BufferManager：高速缓存管理模块，主要负责管理系统中所有的缓存块，包括申请、释放、读写、清空一块缓存的功能函数接口，以及系统退出时刷新所有缓存块。 FileSystem：系统盘块管理模块，主要负责对镜像文件的存储空间管理，包

1．2国内外研究现状 国外自动分类研究开始于1950年代末，H．P．Luhn在这一领域进行了开创性的 研究，他首先将词频统计的思想用于文本分类中。1960年Maron在Journal of ASM 上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevanee，pr。bab¨itic i ndexing and inf。rmation fetnral”。1962年博科(H．Borko)等人提出了利用因子分析法进行 文献的自动分类。其后许多学者在这一领域进行了卓有成效的研究。国外的自动分 类研究大体上可以分为三个阶段：第一阶段(1958年1964年)主要进行自动分类的 可行性研究：第二阶段(1965年一1974年)，自动分类的实验研究：第三阶段(1975年一 至今)，自动分类的实用化阶段⋯㈩⋯⋯⋯。现已在邮件分类、电子会议、信息 过滤等方面取得了较为广泛的应用，其中较为成功的系统有麻省理工学院(MIT)为 白宫丌发的邮件分类系统、卡内基集团为路透社丌发的construe系统等。 国内自动分类研究起步较晚“¨“，始于20世纪80年代初期。1981年侯汉清对 计算机在文献分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外在计算机管理分类表、计 算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，困内的 研究者在英文文本分类研究的基础上采取相应策略，结合中文文本的特定知识，然 后应用于中文之上，继而形成中文文本自动分类研究体系。到目前为止，我国陆续 研制出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。例如中国科学院、清华大学、北 京大学、北京信息工程学院、上海交通大学、复旦大学、东北大学、山西大学、同 济大学、南京大学、浙江大学以及西安电子科技大学等单位都有相应的研究成果， 也研制出了不少的实验系统。这其中有基于人工智能技术的分类系统，有基于统计 学技术的分类系统，还有基于模糊技术的分类系统，近几年基于统计知识的分类方 法占主流，也不乏有基于规则的分类方法。 国外当前流行的文本分类方法有k近邻法(KNN)”3、决策树”1、朴素贝叶斯(NB) ‘⋯、支持向量机(sVM)‘⋯、神经网络(NNet)Ⅲ”Ⅲ。1、线性最小平方拟合(LLsF)法⋯1、 最大熵模型“⋯、回归模型㈨㈨、遗传算法⋯1等方法。这些方法在英文文本自动分 类上有广泛的研究，而且很多研究表明KNN和SVM是英文文本分类的最好方法。国 外很多研究人员对英文文本分类领域的各个问题都有相当深入的研究，对几种流行 的方法进行了大量的对比研究。Yiming Yang and xin Liu“51对SvM、KNN、LLsF、 Nnet和NB这5种方法进行了专门的比较研究。 国内当前流行的文本分类方法有k近邻法(KNN)”6¨“1、朴素贝叶斯(naive