DL混合预编码器 这是论文的源代码 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为自动预编码器，以及一种基于深度学习的方法，该方法可共同感知毫米波（mmWave）通道并仅需几个训练飞行员即可设计出混合预编码矩阵。 更具体地，所提出的模型利用对信道的先前观察来实现两个目标。 首先，它以无监督的方式基于周围环境优化压缩通道感测矢量，以将感测功率集中在最有希望的空间方向上。 这是通过一种新颖的神经网络体系结构实现的，该体系结构考虑了RF链上的约束并将发射机/接收机测量矩阵建模为两个复数值卷积层。 其次，提出的模型学习如何直接从投影的信道向量（接收到的感应向量）构建混合架构的RF波束成形向量。 结合了通道感测和波束预测的自动预编码器神经网络被端到端训练为一个多任务分类问题。 每个任务都是一个多标签分类问题。 下图显示了网络。 要查找有关本文和其他基于深度学习的无线通信工作的更多信息，请访问。

Linux恶意软件源代码 这是针对* nix（主要是Linux）操作系统的各种恶意软件的源代码的存储库。

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这是我尚观培训时候 全部老师讲的Ｃ和C++代码 有需要的可以下了看看

国外编码纠错的经典教材，介绍了分组码，卷积码等等，作者是SHU LIN/DANIEL J.COSTELLO,JR. 全英文,总共两部分，这里先上传一部分，另外一部分随后跟上 part1

ASTExtractor：Java语法的抽象语法树提取器 ASTExtractor是基于Eclipse编译器的Java源代码的抽象语法树（AST）提取器。 该工具充当Eclipse编译器的包装器，并允许以XML和JSON格式导出源代码文件或项目的AST。 该工具具有命令行界面，也可以用作库。 该文档位于 在命令行模式下执行 执行为： java -jar ASTExtractor.jar -project="path/to/project" -properties="path/to/propertiesfile" -repr=XML|JSON 用于项目，或作为： java -jar ASTExtractor.jar -file="path/to/file" -properties="path/to/propertiesfile" -repr=XML|JSON 对于Java文件，其中-pro

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