ENSP（Enterprise Network Simulation Platform）是一款由华为公司开发的强大网络模拟软件，对于网络工程师和学习者来说，它是一个必备的工具。通过ENSP，用户可以在虚拟环境中构建、配置和测试复杂的网络拓扑，无需实际购买和连接硬件设备，极大地降低了学习和实验的成本。 在开始ENSP的安装之前，确保你的系统满足以下基本要求： 1. 操作系统：ENSP支持Windows和Linux操作系统，具体版本可能因不同发布版而异，通常要求是64位系统。 2. 内存：为了流畅运行，至少需要4GB内存，推荐8GB或更多。 3. 硬盘空间：ENSP安装文件本身较大，需要足够的硬盘空间，此外还需要额外的空间来保存模拟的网络环境和日志文件。 4. 处理器：双核处理器是基础，四核或更高性能的处理器能提供更好的性能。 5. 虚拟化支持：ENSP依赖于虚拟化技术，如Intel VT-x或AMD-V，因此确保你的CPU支持这些特性并已在BIOS中启用。 安装步骤通常如下： 1. 下载ENSP安装包：首先从华为官网或者授权渠道获取ENSP的稳定版安装包。 2. 解压文件：将下载的压缩包解压到一个适当的目录，通常选择一个没有空格和特殊字符的路径以避免安装过程中的问题。 3. 运行安装程序：找到解压后的安装文件，双击运行。 4. 接受许可协议：阅读并接受软件的许可协议。 5. 选择安装路径：根据个人偏好选择安装的位置，建议避免安装在系统盘。 6. 等待安装完成：安装过程可能需要几分钟到十几分钟，取决于你的系统性能。 7. 启动ENSP：安装完成后，可以通过桌面快捷方式或安装目录下的可执行文件启动ENSP。 ENSP的主要功能包括： 1. 模拟网络设备：你可以模拟华为的各种路由器、交换机和其他网络设备，如AR系列路由器、S系列交换机等。 2. 创建拓扑：在图形化的界面中拖拽设备，连线，构建所需的网络拓扑结构。 3. 配置设备：通过命令行接口（CLI）或图形化用户界面（GUI）对设备进行配置，模拟真实网络环境。 4. 实验与验证：在模拟环境中进行网络配置、故障排查、性能测试等实验。 5. 脚本自动化：支持使用Python等脚本语言自动化执行任务，提高效率。 6. 版本兼容性：ENSP通常与华为的网络设备固件版本保持同步，确保模拟的准确性。 使用ENSP进行学习时，可以从以下几个方面入手： 1. 学习网络基础知识：如TCP/IP协议栈、路由原理、交换机工作模式等。 2. 熟悉华为设备命令行：掌握基本的配置和调试命令。 3. 实战演练：模拟实际网络场景，如VLAN划分、路由协议配置、QoS策略设置等。 4. 故障排除：通过模拟故障，学习如何定位和解决问题。 ENSP是一个强大的工具，它能够帮助网络工程师和学习者提升技能，理解和掌握网络原理，无论是在学习还是工作中都是不可或缺的助手。

1.手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 2.利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 3.在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数 对比使用不同激活函数的实验结果 4.对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响 使用不同的隐藏层层数和隐藏单元个数，进行对比实验并分析实验结果 5.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 6.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现L2正则化 探究惩罚项的权重对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 7.对回归、二分类、多分类任务分别选择上述实验中效果最好的模型，采用10折交叉验证评估实验结果 要求除了最终结果外还需以表格的形式展示每折的实验结果

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

树莓派僵尸网​​络 旨在感染和控制一组树莓派PI的僵尸网络恶意软件的实现。 仅出于教育目的，作为温莎大学60-467网络安全课程的最终项目。 该项目包括2种使用python实现僵尸网络的方法：通过SSH和原始套接字。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 hydra（用于在目标Rasp PI SSH服务器上执行字典攻击） python3 pip3（用于安装pexpect） pexpect（对于SSH僵尸网络） 正在安装 安装hydra和python3 $ sudo apt install hydra python3 安装pip3，以便我们可以使用它来安装pexpect $ sudo apt install pip3 安装pexpect $ pip3 install p

微信小程序 --- wx.request网络请求封装

1. 适用于CE6855-HI系列的交换机。 2. 以下版本的可以直接升级到V200R019 V200R001C00SPC100 V200R001C00SPC300 V200R001C00SPC600 V200R001C00SPC700 V200R002C50SPC800 V200R003C00SPC100 V200R003C00SPC200 V200R003C00SPC810 V200R005C00SPC800 V200R005C10SPC300 V200R005C10SPC800 V200R019C00SPC800 3. 在V200R001之下的版本需要先升级到V200R001，然后再升级到V200R019

有部署问题可私信联系 划出行路线、查询公交车辆的实时位置和到站时间，提供公交线路的详细信息等功能。 该系统通常包括以下几个主要模块： 用户管理模块：用于用户注册、登录、个人信息管理等功能。 公交线路管理模块：用于管理城市公交线路的信息，包括线路名称、起始站点、途经站点、票价等。 公交站点管理模块：用于管理城市公交站点的信息，包括站点名称、所属线路、经纬度坐标等。 公交车辆管理模块：用于管理公交车辆的信息，包括车牌号、所属线路、当前位置等。 公交查询模块：用于提供公交线路查询、站点查询、实时到站查询等功能。 路线规划模块：用于根据用户输入的起始点和目的地，自动规划最佳公交路线。划出行路线、查询公交车辆的实时位置和到站时间，提供公交线路的详细信息等功能。 该系统通常包括以下几个主要模块： 用户管理模块：用于用户注册、登录、个人信息管理等功能。 公交线路管理模块：用于管理城市公交线路的信息，包括线路名称、起始站点、途经站点、票价等。 公交站点管理模块：用于管理城市公交站点的信息，包括站点名称、所属线路、经纬度坐标等。 公交车辆管理模块：用于管理公交车辆的信息，包括车牌号、所属线路

图神经网络GNN数据集，计算机视觉领域数据集，共有221张图，八分类，平均节点数为40，平均边数为97

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，它专注于处理非欧几里得数据，如图结构数据。在本数据集“PTC-FM”中，我们聚焦于小分子的图表示和二分类任务。这个数据集包含349个图，每个图代表一个化学分子，其结构信息被抽象成节点和边的形式。平均每个图有14个节点，这通常对应于分子中的原子，而平均14条边则代表原子间的化学键。 图神经网络的工作原理是通过不断迭代地传播和聚合邻居节点的信息，从而对每个节点进行特征学习。在每一轮迭代（也称为消息传递层）中，每个节点的特征向量会与相邻节点的特征向量进行交互，然后更新自身的状态。这个过程可以理解为在图中传播信息，直到达到一个稳定状态或达到预设的迭代次数。通过对图中所有节点特征的汇总，可以得到整个图的全局表示，用于执行分类或其他下游任务。 对于小分子分析，GNN特别适合，因为它能捕获分子的拓扑结构和化学键信息。在PTC-FM数据集中，GNN模型可以学习识别分子结构与特定属性（例如，是否有毒性）之间的关系。二分类任务意味着模型需要区分两类不同的分子，比如有毒和无毒。 为了构建这样的模型，首先需要将分子结构数据转化为图的形式，其中节点代表原子，边代表化学键。然后，每个节点可以有初始特征，如原子类型，而边可能也有附加信息，如键的类型。在训练过程中，GNN模型会学习这些特征并利用它们进行分类。 在实际应用中，GNN模型的构建通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：将分子结构数据转换为图表示，包括节点和边的初始化。 2. **定义GNN层**：设计消息传递函数和节点/图聚合函数。 3. **模型架构**：搭建多层GNN网络，并可能结合其他深度学习组件如全连接层。 4. **训练与优化**：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。 5. **评估与验证**：使用交叉验证或者独立测试集评估模型性能。 在这个数据集上，你可以尝试多种GNN变体，如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT) 或 Message Passing Neural Network (MPNN)，并比较它们的性能。此外，可以考虑集成其他技术，如节点嵌入、图池化或图自编码器，以增强模型的表达能力和泛化能力。 PTC-FM数据集为研究和开发图神经网络提供了宝贵的资源，有助于推进化学信息学、药物发现和机器学习在物质科学领域的应用。通过深入理解和应用GNN，我们可以更好地理解和预测分子的性质，这对于新药研发、材料科学等领域具有重大意义。

MIPI UniPro（MIPI Unified Protocol）规范是 MIPI Alliance 组织发布的通信协议标准，它主要涵盖以下内容： 通信协议： UniPro 规范定义了一种通用的通信协议，用于支持各种不同类型的数据传输和通信需求。这包括数据传输、连接管理和通信协议，以确保不同设备之间的互操作性。 高性能数据传输： UniPro 旨在支持高性能数据传输，包括高速串行数据传输和并行数据传输。这对于连接各种外设和存储设备非常重要。 低功耗： UniPro 规范强调低功耗设计，以适应移动设备和嵌入式系统的要求。这有助于延长设备的电池寿命。 连接管理： 规范中包括了连接管理的细节，以确保设备可以有效建立、维护和解除连接。这对于支持多个外设和组件之间的动态连接很重要。 错误处理： UniPro 规范定义了错误检测和错误处理机制，以确保可靠的数据传输和通信。助于减少数据丢失和通信中断。 总之，MIPI UniPro 规范旨在为移动设备、嵌入式系统和其他应用提供一种通用的通信协议，以支持高性能、低功耗的数据传输和连接管理。规范的具体内容可能会根据版本而有所不同，因此需要查看特定版本。