Visio图标大全是一款非常实用的资源集合，涵盖了教育、网络、海康设备、人物和交通等多个领域的图形元素，为IT专业人员和设计师提供了一个全面的绘图工具包。Visio，由微软公司开发，是一款强大的流程图和矢量图形绘制软件，广泛应用于系统架构设计、网络拓扑图、组织结构图以及各种图表的制作。 教育领域图标通常包括教学设备（如黑板、投影仪）、学习材料（书本、笔记本）、学科象征（如数学符号、化学实验器材）等，这些图标可以帮助教育工作者或培训师清晰地展示课程内容和教学过程。 网络图标则涵盖了互联网中的各种元素，如服务器、路由器、交换机、云存储、数据库、网络连接线等，这些都是IT专业人士在描绘网络架构和通信流程时必不可少的元素。这些图标有助于快速理解网络布局，简化复杂的网络系统描述。 海康设备图标专门针对海康威视的产品，海康威视是全球领先的视频监控解决方案提供商。这些图标可能包括摄像头、NVR（网络视频录像机）、DVR（数字视频录像机）、视频分析设备等，为监控系统的规划和设计提供了直观的视觉表示。 人物图标则涉及不同职业、性别、年龄的人物形象，用于表示用户、员工、客户等角色，增强了图表的人性化和互动性，使场景更生动真实。 交通图标涵盖各种交通工具、道路标志、交通设施等，适用于描绘交通规划、地理信息系统（GIS）或城市基础设施项目。 Visio图标大全的价值在于其多样性与专业性，无论你是设计流程图、制作演示文稿，还是规划IT系统，都能找到适用的图标。通过这些图标，用户可以快速构建可视化模型，提高工作效率，同时使非技术背景的观众也能轻松理解复杂的信息。 在实际使用中，Visio图标不仅可以通过拖放方式轻松插入到图表中，还可以根据需要进行颜色、大小、形状的调整，甚至可以自定义组合成新的图标。此外，Visio支持导出为多种格式，如PDF、SVG、JPEG等，方便与其他软件或平台共享。 Visio图标大全是IT专业人士和设计者不可或缺的资源库，它提供了一套全面、专业且易于使用的图形元素，能够帮助用户高效地创建各种类型的图表，无论是教育、网络、安防还是其他领域，都能找到匹配的视觉表现。

通过SQL Server2005数据库与VB实现订货系统的事务处理的功能：当库存清单中零件的库存量小于或等于该零件的库存临界值时，就要处理订货，产生订货信息，把该订货信息写入到数据库中的“订货信息”表中存储。 使用前先通过控制面板创建ODBC数据源（链接到SQL Server名称设为ch，密码设为sa123456！即可）

2023年全国职业院校技能大赛 GZ073网络系统管理赛项 赛题第1套 模块A：网络构建 目 录 任务清单 1 （一）基础配置 1 （二）有线网络配置 1 （三）无线网络配置 3 （四）出口网络配置 4 （五）网络运维配置 4 （六）SDN网络配置 5 附录1：拓扑图 5 附录2：地址规划表 6 任务清单 （一）基础配置 1.根据附录1、附录2，配置设备接口信息。 2.所有交换机和无线控制器开启SSH服务，用户名密码分别为admin、admin1234；密码为明文类型，特权密码为admin。 3.交换机配置SNMP功能，向主机172.16.0.254发送Trap消息版本采用V2C，读写的Community为“Test”，只读的Community为“public”，开启Trap消息。 （二）有线网络配置 1.在全网Trunk链路上做VLAN修剪。 2.为隔离部分终端用户间的二层互访，在交换机S1的Gi0/1-Gi0/10端口启用端口保护。 3.为规避网络末端接入设备上出现环路影响全网，要求在总部接入设备S1进行防环处理。具体要求如下：终端接口开启BPDU防 全国职业院校技能大赛的网络系统管理赛项是针对网络建设和运维能力的一项重要竞赛。赛题主要涵盖以下几个核心知识点： 1. **基础配置**： - **SSH服务**：所有交换机和无线控制器需开启SSH服务，允许管理员通过安全的Shell协议进行远程管理，配置的用户名和密码分别为`admin`和`admin1234`，特权模式密码也为`admin`。 - **SNMP**：交换机需配置SNMP（简单网络管理协议）V2C，用于设备监控和管理，设置读写社区字符串为`Test`，只读社区字符串为`public`，并启用Trap消息发送至172.16.0.254。 2. **有线网络配置**： - **VLAN修剪**：在全网Trunk链路上实施VLAN修剪，避免不必要的VLAN信息在链路上传输，提高网络效率。 - **端口保护**：在交换机S1的Gi0/1-Gi0/10端口启用端口保护，以隔离用户间的二层互访，防止未经授权的访问。 - **防环处理**：采用BPDU防护和RLDP（Remote Link Detection Protocol）防止环路，确保网络稳定性。BPDU防护不接收BPDU报文，RLDP检测到环路后关闭端口，边缘端口用于PC终端连接，BPDU Guard检测到环路后端口进入Err-Disabled状态，300秒后自动恢复。 3. **DHCP服务**： - **DHCP中继**：配置S3、S4为DHCP中继，帮助VLAN10内的用户通过DHCP Relay获取IP地址。 - **DHCP服务器**：DHCP服务器设在EG1上，建立名为Pool_VLAN10的地址池，并使用loopback 0接口对外提供服务。 - **DHCP Snooping**：在S1上部署DHCP Snooping，防范动态局域网中的伪DHCP服务欺骗，增强网络安全。 4. **多生成树协议（MSTP）**： - MSTP用于防止二层环路，确保数据包正确转发。S1、S3、S4上配置MSTP，设定不同VLAN的数据流路径。S3为主根或从根，S4为相应实例的另一根，region-name为`test`，revision版本为1。 5. **虚拟路由冗余协议（VRRP）**： - 在S3和S4上配置VRRP，实现网关冗余，提高网络可靠性。VRRP备份组号（VRID）与虚拟IP对应不同的VLAN，高优先级用于主路由器，低优先级用于备用路由器。 通过这些配置，参赛者需要掌握网络基础架构的搭建，包括网络设备配置、网络故障预防、动态IP分配以及网络冗余策略等，这些都是网络管理员必备的专业技能。此赛题旨在检验和提升学生的实际操作能力和网络管理理论知识，为未来的IT职业生涯奠定坚实基础。

高频电子线路中的丙类谐振功率放大器是一种高效的射频功率放大装置，特别适用于需要高功率输出和高效率的应用，如无线电发射机和雷达系统。在使用Multisim进行仿真实验时，我们可以深入理解和分析丙类谐振功率放大器的工作原理和性能特性。 首先，丙类谐振功率放大器的主要特点是工作在临界或过压状态下，此时晶体管的集电极电压高于其截止电压，使得晶体管在半个信号周期内处于导通状态，而在另一半信号周期内则处于截止状态。这种工作模式使得放大器能够在高效率下运行，但同时也引入了较大的非线性失真。 在Multisim仿真实验中，我们首先需要构建丙类谐振功率放大器的电路模型，包括晶体管、谐振回路、偏置网络和其他必要的元件。为了实现有效的功率放大和频率选择，我们需要精确调整谐振回路的参数，如电感和电容值，以使其谐振频率与输入信号频率相匹配。 接下来，我们可以输入不同幅度和频率的射频信号，并观察放大器的输出波形和性能指标。通过测量输出功率、增益、效率和失真度等参数，我们可以评估放大器的性能并优化其设计。此外，还可以通过改变偏置条件和负载电阻等参数，研究它们对放大器性能的影响。 在仿真实验中，我们可能会注意到

2024年付费进群最新修复版 nginx1.2 php5.6--7.2均可最好是7.2 第一步:上传文件程序到网站根目录解压 第二步:导入数据库（shujuku.sql） 第三步:修改/config/database.php里面的数据库地址 第四步:修改/config/extra/ip.php里面的域名 第四步:设置伪静态thinkphp location ~* (runtime|application)/{ return 403; } location / { if (!-e $request_filename){ rewrite ^(.*)$ /index.php?s=$1 last; break; } } 总后台账号：18888888888 总后台密码：123456 分销后台：http://域名/fenxiao.php 分站后台：http://域名/substation.php 功能使用说明，每个功能旁边都会有示例截图

由于目前一些公司还在使用neo4j的3.x老版本，而且官网上找不到下载的页面，该资源提供所有neo4j-community-3.x的老版本下载，并且提供两个最重要的neo4j老版本上的插件（apoc和algo）的下载。

项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV11ktveuE2d 榆林特色旅游网站是一个基于Vue.js和SpringBoot框架开发的网站，致力于展示榆林市独特的旅游资源和风土人情。通过网站，游客可以了解榆林的历史文化、自然风光、特色美食等信息，轻松规划自己的旅行路线。同时，网站还提供在线预订服务，让游客能够便捷地预订景点门票、酒店住宿等服务。榆林特色旅游网站致力于为游客提供全方位、便利的旅游体验，是探索榆林之美的好去处。

花了2周提取了天龙八部的通信部分代码。并用qt5.7 新建了2个工程，一个服务器和一个客户端。 亲测通信一天没毛病。并改造了类名和文件名（原版的命名实在让人看着晕）。在liunx系统上装上一个qt5.7，直接打开2个工程就可以。不依赖其他库，纯网络通信的代码。

数据文件给出了1月1日至5月31日每天某风电场风电机组的监测数据，包括风速、风向和机组的输出功率。 要求采用BP网络和改进BP网络对机组输出功率进行预测，预测时间范围为5月1日至5月31日。 1. 根据 风速与风向，预测机组的输出功率。1到4月份为训练样本，预测时间范围为5月1日至5月31日。 采用 均方根误差，平均相对误差、离差与相关系数等指标，分析比较预测性能。 2. 分别采用 自适应线性网络与BP神经网络进行预测，在相同的训练精度下，从网络结构、预测精度、训练时间、训练次数等比较两者性能。 3. 比较 在数据进行预处理（归一化）及不进行预处理情况下，BP网络训练的效果。 【风电功率预测】基于MATLAB的BP神经网络技术在风能领域的应用，是利用神经网络模型预测风电机组输出功率的重要方法。此项目涉及到的主要知识点包括： 1. **BP神经网络**：反向传播（Backpropagation, BP）神经网络是一种多层前馈网络，通过梯度下降法调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。在这个任务中，BP网络被用来根据风速和风向数据预测风电功率。 2. **数据预处理**：在训练神经网络前，通常需要对数据进行预处理，如归一化，使得数据在同一尺度上，提高训练效率和预测准确性。在案例中，`mapminmax`函数用于将输入和输出数据进行归一化。 3. **训练与测试数据集划分**：1月1日至4月30日的数据作为训练集，用于构建和训练模型；5月1日至5月31日的数据作为测试集，评估模型的预测性能。 4. **模型评估指标**：为了评估预测模型的性能，使用了以下几种指标： - **均方根误差（RMSE）**：衡量预测值与真实值之间平均差异的平方根，数值越小表示预测精度越高。 - **平均相对误差（MRE）**：比较预测值与真实值的比例，用于衡量预测误差相对于真实值的平均大小。 - **平均离差（MD）**：计算预测值与真实值的绝对差值的平均值。 - **相关系数**：衡量预测值与真实值之间的线性相关程度，取值范围在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关联。 5. **自适应线性网络（Adaptive Linear Network, Adaline）**：与BP网络相比，Adaline网络是一种简单的线性神经网络，仅包含一个隐藏层且没有激活函数。在本案例中，Adaline和BP网络进行了比较，考察了在网络结构、预测精度、训练时间和训练次数等方面的性能差异。 6. **训练参数设置**：在MATLAB中，通过设置`net.trainParam.epochs`确定最大训练循环次数，`net.trainParam.goal`定义期望的目标误差，这些参数影响模型的训练过程和收敛速度。 7. **预测过程**：训练完成后，使用训练好的网络对测试集数据进行预测，并通过`sim(net,inputn_test)`得到预测结果。预测结果的准确性通过与实际输出的比较进行分析。 8. **误差分析**：通过计算RMSE、MRE、MD和相关系数，对模型的预测误差进行量化分析，以评估模型的预测性能。 9. **代码实现**：MATLAB提供了丰富的工具箱，如神经网络工具箱，用于创建、训练和评估神经网络模型。在代码中，`newlin`函数用于创建线性网络，`newff`函数用于创建多层前馈网络（BP网络），`train`函数执行网络训练，`sim`函数进行网络预测。 10. **未归一化的数据处理**：在问题1-2中，使用了未经过归一化的数据训练BP网络，这可能会导致训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，影响模型的收敛性和预测精度。 通过这个风电功率预测项目，可以深入理解神经网络在实际问题中的应用，以及如何通过MATLAB进行建模、训练和性能评估。同时，它也强调了数据预处理的重要性以及不同神经网络架构的选择和比较。

卷积和全连接神经网络实现手写数字识别 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。文档中首先介绍了实验的内容和实验原理，然后详细讲解了全连接神经网络和卷积神经网络的原理和结构。文档还提供了实验步骤，指导读者如何使用 Keras 实现手写数字识别。 一、实验内容 本实验的目的是使用 Keras 实现手写数字识别。实验中，我们将使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 张手写数字图片，每张图片的大小是 28x28 个像素点。我们将使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。 二、实验原理 ### 2.1 数据集 MNIST 数据集是手写数字识别的常用数据集。每张图片由 28x28 个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。可以将这 28x28 个像素展开为一个一维的行向量，作为输入，也就是有 784x1 的向量。 ### 2.2 神经元 人工神经网络（ANN，Artificial Neuron Network）是模拟生物大脑的神经网络结构，它是由许多称为人工神经细胞（Artificial Neuron，也称人工神经元）的细小结构单元组成。简易模型如下所示： x1 … xn：表示神经细胞的输入，也就是输入神经细胞的信号。 w1 … wn：表示每个输入的权重，就好比生物神经网络中每个轴突和树突的连接的粗细，强弱的差异。 b：偏置权重 threshold：偏置（可以将 threshold * b 看作是前面提到的生物神经细胞的阈值） 蓝色部分：细胞体。 黄色球形是所有输入信号以的求和。 红色部分是表示求和之后的信号的激励函数（即达到阈值就处于兴奋状态，反之抑制，当然作为人工神经细胞，其激励函数很多，阶跃（型）激励函数，sigmoid（s 型）激励函数，双曲正切（tanh）激励函数，ReLu（Rectified Linear Units）激励函数等等） ### 2.3 全连接神经网络 全连接神经网络模型是一种多层感知机（MLP），感知机的原理是寻找类别间最合理、最具有鲁棒性的超平面，感知机最具代表的是 SVM 支持向量机算法。神经网络同时借鉴了感知机和仿生学，神经元接受一个信号后会发送各个神经元，各个神经元接受输入后根据自身判断，激活产生输出信号后汇总从而实现对信息源实现识别、分类。 包含两个隐藏层的神经元网络结构如下： 每个结点和下一层所有几点都有运算关系，实践中全连接神经网络通常有多个隐藏层，增加隐藏层可以更好的分离数据的特征，但过多的隐藏层也会增加训练时间以及会产生过拟合。 训练神经网络中需要使用 bp 算法，先是通过前向传播，得到预测结果，再反向传播去调整模型权重。反向传播：反向传播根据前向传播产生的损失函数值，沿输出端向至输入端优化每层之间参数，在此过程中运算利用梯度下降法优化参数，神经网络求解参数本质上仍然是规则中求最优解问题，现在的机器学习框架如 Tensorflow、pytorch、keras 将梯度下降法、Booting、Bagging 这些优化中常用技巧封装起来，我们只用关注数据建模即可。 ### 2.4 卷积神经网络 卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数量，提高反向传播算法的训练效率。一般的 CNN 有多个卷积层构成，每个卷积层会进行如下操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），提取出局部特征，每一个卷积核会映射出一个新的 2D 图像。将前面卷积核的滤波输出结果进行非线性的激活函数处理。对激活函数的结果再进行池化操作（即降采样），目前一般是使用最大池化，保留最显著的特征，并提升模型的畸变容忍能力。 这几个步骤就构成最常见的卷积层，当然也可以在加上一个 LRN 层（Local Response Normalization，局部响应归一化层）。 CNN 的要点是卷积核的权值共享（Weight Sharing）、局部连接模式（Local Connection）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降，减轻过拟合并降低计算量。同时权值共享还赋予了 CNN 对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步降低了输出层参数，并赋予模型轻度形变的容忍性，提高模型的泛化能力。 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化和非线性激活函数使用卷积提取空间特征降采样的平均池化层、双曲正切或 S 型的激活函数、MLP 作为最后的分类器层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度。 三、实验步骤 ### 3.1 全连接神经网络实现 1. 获取数据集 Keras 中集成了 MNIST 数据集，直接从其中导入数据，并对数据进行整理。从之可以看出，数据为 28*28，一共 60000 张。 2. 对数据集中的数据进行可视化 3. 对数据进行维度转换把每一张 28 x 28 的图片分别转为长度为 784 的向量，再合并成一个大的像素矩阵，每个维度表示一个像素点的灰度值/255。 4. 对输出结果进行格式转化将经过神经网络训练完后的内容，转化为 10 个类别的概率分布。 本文档介绍了使用卷积神经网络和全连接神经网络实现手写数字识别的方法。使用 Keras 实现手写数字识别可以使用 MNIST 数据集，并使用全连接神经网络和卷积神经网络两种方法来实现手写数字识别。