NS 网络模拟和协议仿真《人民邮电出版社》 书中示例的所有源代码

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zperf记录 特色 皮秒级计时精度，跨Windows / mac / linux：10纳秒以下统计分析的总性能损耗： rdtsc intel平台下计数有效精度小于1纳秒计数消耗偏差7 10纳秒统计消耗总偏差10 13ns以下（默认使用，可根据实际环境选择刷新的方案（统计总消耗10ns以下）） rdtsc amd平台下计数有效精度小于1纳秒计数消耗偏差10 15纳秒统计消耗总偏差17 20ns以下（至少使用） 最快的方案中（需要保证CPU乱序边界或从测试数据角度不影响的情况下）离散统计15ns的消耗代码段总统计只有5ns的增量偏差（实际被测试场景一般在100ns或1us以上测试代码消耗和精度都在5％以下） （AMD / INTEL cpu中支持constant_tsc可以不区分操作系统其他CPU暂时更改宏为chrono或clock后续有需求作者可以补充更多CPU的支持） 被检测代码段外

K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

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人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。对于dlib人脸检测方法 ，效果好于opencv的方法，但是检测力度也难以达到现场应用标准。 MTCNN是基于深度学习的人脸检测方法，对自然环境中光线，角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，人脸检测效果更好；同时，内存消耗不大，可以实现实时人脸检测。 代码如下： from scipy import misc impo

本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans聚类算法，数据集是Iris(鸢尾花的数据集)，分类数k是3，数据维数是4。 关于聚类     聚类算法是这样的一种算法：给定样本数据Sample，要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后，就应该了解了聚类算法要干什么了吧。说白了，就是归类。     首先，我们需要考虑的是，如何衡量数据之间的相似程度？比如说，有一群说不同语言的人，我们一般是根据他们的方言来聚类的（当然，你也可以指定以身高来聚类）。这里，语言的相似性（或者身高）就成了我们衡量相似的量度了。在考虑存在海量数据，如微博上各

NS-WS系列 NEL RS485温湿度传感器变送器通信协议 通信标准：RS485，19200bps 供电电压：5 — 40V 正常工作温度范围及可测量温度范围：-40℃ — 110℃ 设备保存温度范围（非上电状态） ：-60℃ — 150℃ 所有参数设置具有断电记忆功能，掉电不丢失。 应用：环境监控、机房、仓库、机库、冷库、工业物联网、智慧城市、气象监测等

galok.exe 文件为解LATTES,NS,SGS,VLSI厂家的GAL,16V8,20V8A/B,22v10,18v10,20xv10等芯片 palceok.exe文件为解AMD厂家的PALCE16V8.20V8等芯片 使用说明 软件使用方法与编程方法一样,以解lattes的gal16v8b为列 键入 GALOK 回车 选厂家型号进入软件界面 将芯片放在编程器上,键入命令 R 再 Y 则芯片内容随.即读出

在学习TensorFlow的过程中，我们需要知道某个tensor的值是什么，这个很重要，尤其是在debug的时候。也许你会说，这个很容易啊，直接print就可以了。其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候，只建立tensor的结构形状信息，并没有执行数据的操作。 一 class tf.Session  运行tensorflow操作的类，其对象封装了执行操作对象和评估tensor数值的环境。这个我们之前介绍过，在定义好所有的数据