介绍c++中push_back方法的使用，包括vector中和string中，使用很方便也很广泛

Unity 生成 Android 项目,返回键的处理

「安全研究」Put_the_Analysis_Back_in_Your_SOC - APT 信息安全 安全对抗 AI安全 漏洞分析 Linux

4412开发板Uboot移植工程，可以与官方uboot对比查看修改记录，同时提供了sd/emmc切换的修改接口，方便学习。入门教程可以参考https://blog.csdn.net/hyyoxhk/article/details/81734733。但是该教程存在时钟问题，本资源已处理

learning representations by back-propagating errors

这是一个美国大学生做的网络可靠传输协议的示例，Go Back N. 超级实用。用Java applet编程，有原理介绍，报告，源程序。学网络的同学不可不看。

这是一个使用循环编码实现 Go Back N ARQ 的函数。 使用的纠错FEC是循环编码，而CRC用于错误检测。 重传策略为 Go-Back-N。

这个项目是迭代反投影（IBP）的一个简单实现解决超分辨率问题的算法。 它首先被提出作者：Michal Irani 在她 1991 年的论文“通过图像提高分辨率注册”。正在使用的成像模型由一篇论文描述Michael Elad，“图像的超分辨率重建”。 两篇论文可以通过 Google Scholar 中的搜索轻松找到。 我对成像模型做了两个简化： 1) 假设图像模糊是空间不变的。 2）空间变换模型是全局变换。 要运行示例代码，请执行以下步骤： 1) 运行 SRSetup.m 2）运行SRExample.m 示例代码对合成生成的数据集进行操作参考图像。 因此，模糊西格玛的确切值和正在使用平移偏移量。

计算机网络原理技术C语言程序 网络层算法

用反向传播方法解决全波非线性逆散射问题 该Matlab代码用于通过BPS用卷积神经网络解决逆散射问题。 版权所有:copyright:2019，新加坡国立大学，准威。 请先下载matconvnet 1.0-beta23： ://www.vlfeat.org/matconvnet/记住将其压缩。 要使用mex，您还需要安装Visual Studio。 （1）Matlab代码用于在Z.Wei和X.Chen，“全波非线性逆散射问题的深度学习方案”中实施反向传播方案（BPS），IEEE地理科学与遥感学报，57（ 4），第1849-1860页，2019年。此Matlab代码用于通过BPS解决卷积神经网络的逆散射问题，该方法由准威（weizhun1010 @ gmail。com）编写。 如有任何疑问，请随时联系。 仅需要CPU，您可以轻松地将其调整为GPU版本或Python版本。 （2）训练后，您可以通过运行“