谢希仁计算机网络教案，很经典的教案，谢希仁计算机网络教案

1、资源内容：基于Matlab实现跳频通信基本原理仿真：跳频的发射、接收和跳频图案生成（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

在IT行业中，SIP（Session Initiation Protocol）是一种用于建立、管理和终止多媒体通信会话的协议，常用于VoIP（Voice over IP）网络电话服务。Spring Boot是Java领域的一个轻量级框架，它简化了创建独立、生产级别的基于Spring的应用程序。结合这两个技术，我们可以构建高效、易于管理的SIP网络电话客户端。以下将详细讲解如何使用Spring Boot和Java实现这样的功能。 我们需要了解SIP的工作原理。SIP主要通过发送请求消息（如INVITE、ACK、BYE等）来控制通话过程。客户端（也称为UA，User Agent）通过SIP代理服务器与其他UA进行交互，发起或接收语音通话。 1. **配置SIP环境**： - 引入必要的依赖库，例如Maven或Gradle，添加SIP相关的jar包，如jain-sip-api、jain-sip-ri等。 - 配置Spring Boot应用，创建一个`application.properties`文件，设置SIP服务器的地址、端口以及注册信息。 2. **创建SIP监听器**： - 创建一个实现了`SipListener`接口的类，用于处理SIP事件，如接收到呼叫、挂断呼叫等。 - 在监听器中，重写`onMessage()`、`onCreate()`、`onDialogTerminated()`等方法，处理不同的SIP事件。 3. **初始化SIP会话**： - 使用`SipFactory`创建`SipContext`对象，用于处理SIP会话。 - 创建`SipURI`对象，指定要拨打的电话号码。 - 创建`FromHeader`和`ToHeader`，设置自己的电话号码和对方的电话号码。 - 创建`CallIdHeader`，为每个呼叫提供唯一的标识。 - 使用以上信息构造一个`SipApplicationSession`，然后创建`SipServletRequest`，发起INVITE请求。 4. **发送和接收SIP消息**： - 使用`SipServletRequest`的`send()`方法发送INVITE请求。 - 监听器中的`onMessage()`方法会接收到响应消息，检查状态码判断是否成功建立了呼叫连接。 - 如果成功，可以发送媒体协商信息，如SDP（Session Description Protocol），以确定音频或视频的传输参数。 5. **媒体流传输**： - 媒体流通常通过RTP（Real-time Transport Protocol）传输，需要配置相应的端口和IP地址。 - 使用`MediaService`接口处理RTP流的设置和管理。 6. **通话控制**： - 挂断电话时，发送BYE请求。 - 接收到来自对方的挂断请求时，同样需要发送ACK确认并结束通话。 7. **异常处理**： - 对可能出现的网络问题、SIP协议错误等进行捕获和处理，确保系统的稳定性和容错性。 8. **安全性考虑**： - 考虑使用TLS（Transport Layer Security）加密通信，确保通话的隐私安全。 - 对SIP服务器的身份验证和访问控制进行配置，防止未授权访问。 以上步骤概述了使用Spring Boot和Java开发SIP网络电话客户端的基本流程。在实际项目中，还需要根据具体需求进行细化设计，如UI界面的实现、多线程处理、日志记录等。同时，要关注性能优化，确保低延迟和高质量的语音通话体验。

**基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测** 在现代数据分析和机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于股票市场预测、天气预报、能源消耗预测等多个领域。双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据中的长期依赖问题。它通过同时向前和向后传递信息来捕捉序列的上下文信息，从而提高模型的预测能力。 **1. BiLSTM结构** BiLSTM由两个独立的LSTM层组成，一个处理输入序列的正向传递，另一个处理反向传递。这种设计使得模型可以同时考虑过去的和未来的上下文信息，对于时间序列预测来说非常有效。 **2. MATLAB实现** MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，同样支持深度学习框架，如Deep Learning Toolbox，可以用来构建和训练BiLSTM模型。在提供的压缩包文件中，`main.m`应该是主程序文件，它调用了其他辅助函数来完成整个预测流程。 **3. 代码组成部分** - `main.m`: 主程序，定义模型架构，加载数据，训练和测试模型。 - `pinv.m`: 可能是一个求伪逆的函数，用于解决线性方程组或最小二乘问题。 - `CostFunction.m`: 损失函数，用于衡量模型预测与实际值之间的差距。在时间序列预测中，通常使用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）作为损失函数。 - `initialization.m`: 初始化函数，可能负责初始化模型的参数。 - `data_process.m`: 数据预处理函数，可能包括数据清洗、标准化、分段等步骤，以适应BiLSTM模型的输入要求。 - `windspeed.xls`: 示例数据集，可能包含风速数据，用于演示BiLSTM的预测能力。 **4. 评价指标** 在时间序列预测中，常用的评价指标有： - R2（决定系数）：度量模型预测的准确性，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合越好。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的平均差异，单位与原始数据相同。 - MSE（均方误差）：衡量预测误差的平方和，对大误差更敏感。 - RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，同样反映了误差的大小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示的平均误差，适用于数据尺度不同的情况。 **5. 应用与优化** 使用BiLSTM进行时间序列预测时，可以考虑以下方面进行模型优化： - 调整模型参数，如隐藏层节点数、学习率、批次大小等。 - 使用dropout或正则化防止过拟合。 - 应用早停策略以提高训练效率。 - 尝试不同的序列长度（window size）以捕获不同时间尺度的模式。 - 对数据进行多步预测，评估模型对未来多个时间点的预测能力。 这个BiLSTM时间序列预测项目提供了一个完整的MATLAB实现，包含了从数据预处理、模型构建到性能评估的全过程，是学习和实践深度学习预测技术的良好资源。通过深入理解每个部分的功能并调整参数，可以进一步提升模型的预测精度。

本文将详细讲解基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据回归预测以及多变量BILSTM回归预测在MATLAB环境中的实现。双向LSTM（Bidirectional LSTM）是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，如时间序列分析或自然语言处理。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学计算能力和神经网络库来构建BILSTM模型。 我们要理解BILSTM的工作原理。BILSTM是LSTM（Long Short-Term Memory）网络的扩展，LSTM能够捕捉长距离的依赖关系，而BILSTM则同时考虑了序列的前向和后向信息。通过结合这两个方向的信息，BILSTM可以更全面地理解和预测序列数据。 在描述的项目中，我们关注的是数据回归预测，这是预测连续数值的过程。BILSTM在这里被用于捕捉输入序列中的模式，并据此预测未来值。多变量BILSTM意味着模型不仅考虑单个输入特征，而是处理多个输入变量，这对于处理复杂系统和多因素影响的情况非常有用。 评价指标对于评估模型性能至关重要。在本项目中，使用的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。R²值越接近1，表示模型拟合度越高；MAE和MAPE是衡量平均误差大小的，数值越小越好；MSE和RMSE则反映了模型预测的方差，同样，它们的值越小，表示模型预测的精度越高。 在提供的MATLAB代码中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `PSO.m`：粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种全局优化算法，可能在这个项目中用于调整BILSTM网络的超参数，以获得最佳性能。 2. `main.m`：主程序文件，通常包含整个流程的控制，包括数据预处理、模型训练、预测及性能评估。 3. `initialization.m`：初始化函数，可能负责设置网络结构、随机种子或者初始参数。 4. `fical.m`：可能是模型的损失函数或性能评估函数。 5. `data.xlsx`：包含了输入数据和可能的目标变量，是模型训练和测试的基础。 通过阅读和理解这些代码，我们可以学习如何在MATLAB中搭建和训练BILSTM模型，以及如何使用不同的评价指标来优化模型。这个项目对于那些想在MATLAB环境中实践深度学习，特别是序列数据分析的开发者来说，是一份宝贵的资源。

用linux下串口上网，串口到串口上网程序。非常宝贵！！

小型企业的组网方案主要要素有：局域网、广域网连接、网络管理和安全性。Cisco的解决方案充分考虑了这些要素。从总体上看，Cisco的解决方案具有以下共同的特征。第一，它采用高性能、全交换的方案，充分满足了用户需求。第二、网络管理简单，可以采用免费的CVSM—Cisco交换机可视化管理器，它基于易用的浏览器方式，以直观的图形化界面管理网络，因此网管人员无需专门培训。第三，用户可以采用ISDN连接方式实现按需拨号，按需使用带宽，从而降低广域网链路费用，当然也可以选用DDN、帧中继、模拟拨号等广域网连接方式。第四，带宽压缩技术，有效降低广域网链路流量。第五，随着公司业务的发展，所有网络设备均可在升级原有网络后继续使用，有效实现投资保护。第六，系统安全、保密性高，应用了适合小型企业的低成本的网络安全解决方案——路由器内置的IOS软件防火墙。 【小型企业组网方案】是针对小型企业设计的网络架构，旨在满足企业的基本通信和资源共享需求，同时确保网络管理和安全性的高效与经济。本方案主要关注局域网、广域网连接、网络管理和安全性四个核心要素。 在【局域网】部分，小型企业通常采用高性能的全交换网络方案，如Cisco 1924交换机，为用户提供高速的数据传输，避免传输瓶颈。例如，25用户以内的网络方案会配置2个100M高速交换端口连接服务器，24个10M交换端口供桌面用户使用，同时支持通过10M连接共享打印机。 【广域网连接】方面，Cisco提供了多种连接方式以适应不同需求，如ISDN（集成服务数字网）用于按需拨号，降低带宽成本，同时支持DDN（数字数据网络）、帧中继和模拟拨号。例如，25用户以内的方案中，可使用Cisco 803或805路由器，前者带有ISDN BRI接口，后者适用于模拟拨号或DDN、帧中继连接。 【网络管理】简化了网络运维，Cisco交换机可视化管理器（CVSM）是关键工具。CVSM基于Web，提供直观的图形界面，让非专业人员也能轻松管理网络，包括配置、监控、拓扑结构查看和流量分析等功能。只需设定交换机IP地址，即可通过浏览器进行管理，最多可管理17台交换机。 【安全性】是小型企业网络的重要组成部分，Cisco的解决方案中，路由器内置的IOS软件防火墙提供了多层面的保护。除了基本的访问列表控制，还增加了应用流量控制、Java小程序过滤、恶意攻击检测和预防、数据追踪以及实时报警，有效防止非法入侵。 针对不同规模的企业，Cisco提供了25个用户以内、50个用户以内的两种典型方案。50用户以内的方案根据桌面用户是否需要10/100M自适应速度，分别采用Catalyst 1924交换机或Catalyst 3548交换机，配合1720模块化路由器实现更灵活的广域网连接。 小型企业组网方案结合了Cisco的高性能硬件和智能化软件，以实现资源共享、通信服务、多媒体应用和远程接入等功能，同时兼顾网络扩展性和安全性，为小型企业提供了一套经济、高效的网络基础设施。

1. 手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2. 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3. 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4. 用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分 5. 手动实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 6. 使用torch.nn实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 7. 设计实验，对比分析LSTM和GRU在相同数据集上的结果。

二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.