（1）小区局域网的构成 此网络系统由硬件系统和软件系统构成。其中硬件系统主要由网络系统（防火墙 ，路由器 ，交换机等） ，主机系统（服务器 ，工作站等） ，外部设备（UPS ，磁盘阵列等）以及布线系统组成；软件系统主要由系统软件（网络操作系统 ，网络管理系统 ，安全系统等）和应用软件（办公自动化系统 ，小区物业管理系统等）组成。 （2）逻辑设计目标 小区网络系统设计的总体目标是充分利用信息技术，建立多层次 ，高可靠稳定性 ，可管理 ，可运营 ，经济实用的开放式数字化小区，促进提高为小区居民服务质量和效益。具体体现在以下4个方面： 总体规划，分布实施。 以小区娱乐活动和物业管理活动为核心，以居民为主体。 注重应用系统建设。 注重网络建设的扩展性和可升级性以及向后兼容性。 分层设计 根据需求分析，在设计中，将采用多层次的网络体系结构。具体为三个层次：接入层 ，汇聚层 ，核心层。 （1）核心层 核心层是网络互联的最高层次，应具有如下能力： 核心设备之间应该具有最高速的链路 比较粗的QoS控制粒度 最高的路由前缀 为网络其他模块提供互联 （2）汇聚层 汇聚层是核心层和接入层的连接模块。 主要是为各个配线间以及服务器群的中心网络设备提供接入层设备的集中和核心层链路的接入。 （3）接入层 接入层是面向最终用户的设备 采用多层网络的设计方法，必须依赖于利用网络的高弹性和扩充性。所谓的弹性指的是对故障的容忍度和故障情况下的恢复能力；所谓扩充性是指根据实际需要，可以在各个不同层次实现升级和扩充，实现对网络可控的 ，有序的优化。 根据上述论述，我们认采用核心 ，汇聚 ，接入的三层网络结构有利于网络的扩展和管理。同时，采用10M接入到桌面，百兆网络支干，千兆网络主干的合理带宽收敛。

1.3简单介绍本系统实现内容 该学生成绩管理系统，实现简单的用户信息修改、数据管理，数据查询等操作，并能实现简单的数据统计。 （1）用户密码登录： 在登录程序之前会先弹出一个登录对话框，在正确的输入了数据库中存储的用户和密码后才能登录程序。 （2）用户信息的修改 操作员在成功登录了程序之后可以根据用户的需要修改信息。 （3）数据管理 数据修改：前选中要修改的数据信息，然后进行修改。 信息添加：新开课程或有新生信息录入时，可完成数据录入并保存在数据库中。 数据删除：前选中要删除的数据信息，然后直接删除。 （4）数据查询 按条件查询，结果显示在表中。 （5）数据统计 按条件统计，结果显示在表中。

matlab卡尔曼滤波相关代码剩余使用寿命估计 该存储库保存了在代尔夫特理工大学传感器信号和数据处理课程中进行的涡扇发动机剩余使用寿命估计项目的结果。 实现的估计技术依赖于扩展卡尔曼滤波器。 所有可视化和实现相关的任务都是在 Matlab 中进行的。 代码在三个不同的文件中提供： RUL_data_exploration.m 、 RUL_function_derivations.m和RUL_EKF_implementation_evaluation.m以及所需的（Matlab）数据文件RUL_data.mat 。 为了便于理解，代码附有注释。 每个文件都可以单独执行。 除了数据和代码之外，还包括相关报告[SSDP] Remaining Useful Lifetime estimation M. Hulsebos.pdf 。 本报告讨论了实施细节，还提供了评估结果以及与并发方法的比较。

清华大学PSOC（ARM CMO+以及CM4双核）课程指导书，能帮你快速入门PSOC，资料包括收集的PSOC中文资料

工程伦理西南交通大学课程与资源中心PPT学习教案.pptx

南京理工大学计算机组成原理课程作业答案，提供本校学生预习、复习。非本校同学也可以学习一下。如果觉得好的话，可以给个好评鼓励一下哈

此文档是江苏科技大学C++课程设计的实践报告，学弟学妹们可以免费下载，希望你们可以顺利的通过课程设计。

以通俗的语言讲解Transformer的整体流程和思想，让你了解Transformer的来龙去脉。 资料：

目前数据分析已经深入到各个行业中，尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行，但在数据分析和挖掘中，最消耗时间的就是数据处理了，高效的数据处理技能已经成为工作中必不可少的技能之一了。熟练掌握和运用Python对数据进行高效的处理，可以大大提高数据分析和数据挖掘的效率。    Python数据处理实战: 基于真实场景的数据(Python数据处理和特征工程)作为Python数据清洗实战入门课程的升级版，本课程以真实的场景数据为案例进行教学，包括征信，电商，零售数据等, 本课程由浅入深详细讲解Python数据处理和特征工程在真实项目中的运用, 本课程专门针对想深入学习Python数据处理而量身定做的课程，是讲师在多年真实项目和实践工作的总结，涵盖实际项目中主要的知识点，内容详尽，代码可读性及实操性强。     掌握好数据处理和特征工程，有利于今后从事或者转行数据分析或者数据挖掘，以及解决工作和项目中遇到的各种数据处理问题。课程目标： 1.熟悉数据处理的流程和方法 2.熟练掌握pandas和numpy的运用 3.举一反三,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务

java大学课程教材,非常适合初学者的教材,而且非常的好,代码教材都有了.