走近强大的CHARIOT
运行平台:Windows 2000/XP/2003
硬件要求:CPU为PⅢ以上，内存在128MB以上
软件优点:通过简单的配置就可以图形化地显示两台计算机之间的网络连接速度。
这是一款目前世界上唯一被广泛认可的应用层IP网络及网络设备的测试软件，它可提供端到端、多操作系统、多协议测试、多应用模拟测试，应用范围包括有线网、无线网、广域网及各种网络设备。可以进行网络故障定位、用户投诉分析、系统评估、网络优化等，能从用户角度测试网络或网络参数(吞吐量、反应时间、延时、抖动、丢包等)。
CHARIOT和一般的网管系统以及一些在线监测系统有本质上的不同。网管系统及在线监测系统采取被动式监视，而CHARIOT采用主动式监视及测量;网管系统及在线监测系统提供定性的测量，而CHARIOT采取定量的测量。
CHARIOT产生并模拟真实的流量，采用End to End的方法测试网络设备或网络系统在真实环境中的性能。能够广泛应用在交换机、路由器建立的有线网络以及无线网络，甚至是VOIP等高新技术中，测量这些网络各个方面的功能和性能。
2021-07-10 19:11:42
15.98MB
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将matlab神经网络工具箱代码导出Resnet18
ResNet-18
是一个卷积神经网络，它在来自
ImageNet
数据库的超过一百万张图像上进行了训练。
结果，网络已经为各种图像学习了丰富的特征表示。
该网络可以将图像分为
1000
个对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。
该网络的图像输入大小为
224×224×3。
用法
此存储库需要
MATLAB（R2018b
及更高版本）和深度学习工具箱。
该存储库提供三个功能：
resnet18Layers：使用
ResNet-18
的网络架构创建未经训练的网络要从头开始训练网络，请在
MATLAB
命令行中键入以下内容：
lgraph
=
resnet18Layers;
未经训练的网络作为
layerGraph
对象返回。
要构建适用于图像分类的经过训练的
ResNet-18
网络，请在
MATLAB
命令行中键入以下内容：
净
=
assembleResNet18;
经过训练的网络作为
DAGNetwork
对象返回。
要使用网络对图像进行分类：
img
=
imresize(imread("peppers.png"),[22
2021-07-09 09:20:01
76KB
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wireshark-win32-1.6.5一款好用的网络抓包工具，比起Ethereal更好用
2021-07-05 19:56:20
18.65MB
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