1. Matlab实现径向基神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 2. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它的目标是使编程变得简单、直观，让普通用户也能轻松上手。在“易语言-易语言获取地图”这个主题中，我们主要探讨的是如何使用易语言来实现对地图数据的获取和处理。这种技术通常涉及网络通信、HTTP协议以及JSON或XML数据解析等多个知识点。 我们要理解网络POST操作。POST是HTTP协议中的一个方法，用于向服务器发送数据。在易语言中，我们可以使用内置的网络库或者第三方模块来实现POST请求。这通常包括设置URL（地图服务的接口地址）、添加请求头（如Content-Type）以及提交要发送的数据（如查询参数）。通过POST操作，我们可以向地图服务提供商（如百度地图、高德地图等）发送请求，获取特定地理位置、路线规划或其他地图信息。 接着，我们需要了解地图API。地图API是由地图服务提供商提供的接口，允许开发者通过调用特定函数或方法来获取地图数据。这些API通常包括定位、搜索、路径规划等功能。在易语言中，我们需要正确构造请求参数，然后通过POST操作将这些参数传递给API，从而获取返回的JSON或XML格式的数据。 对于返回的数据，我们需要进行解析。易语言虽然没有内置的JSON或XML解析器，但可以通过编写自定义的解析函数或者使用第三方模块来完成这项任务。例如，对于JSON数据，我们可以按照键值对结构提取出经纬度、地址等信息；对于XML数据，可以使用XPath或DOM解析方式来定位和提取数据节点。 在实际应用中，地图数据获取可能涉及到授权问题，比如API密钥。开发者需要在请求时提供有效的API密钥，才能访问地图服务。此外，还要注意服务的使用限制和调用频率，避免因超出限制而被封禁。 处理得到的地图数据可以用于各种目的，如在易语言程序中显示地图、标记位置、计算距离等。这可能需要用到图形界面编程，创建窗口、控件，并将地图数据以合适的格式展示出来。 "易语言-易语言获取地图"涉及到的知识点主要包括：易语言编程基础、HTTP POST操作、地图API的使用、网络通信、数据解析（JSON或XML）、以及图形界面编程。掌握这些技能，你就可以利用易语言开发出自己的地图应用，实现地图数据的获取和展示。

基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据建模、预测和优化等领域。在催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络可以用于建立预测模型，以提高SCR蜂窝状催化剂的脱硝效率。 SCR蜂窝状催化剂是一种广泛应用于烟气脱硝的催化剂，它具有高效、稳定和长久的特点。然而，SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能受到多种因素的影响，如温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度等。因此，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型具有重要的实际意义。 BP神经网络模型可以通过学习实验数据，建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型。在本文中，我们使用BP神经网络模型，选择了空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度五个独立变量，建立了SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测模型。 实验结果表明，BP神经网络模型能够较好地预测SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，绝对误差的平均值为8%，相对误差的平均值为11%。这表明BP神经网络模型能够较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能，且具有较高的预测精度。 本文的研究结果表明，BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，为SCR蜂窝状催化剂的实际应用提供了依据。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用具有以下几个优点： BP神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，可以较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能。 BP神经网络模型可以自动地选择最优的模型参数，避免了人工选择模型参数的主观性。 BP神经网络模型可以快速地进行预测，具有较高的计算效率。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中，BP神经网络模型的应用还存在一些挑战，如数据的质量和量的限制、模型的过拟合和欠拟合等问题。这需要我们在实际应用中，进一步改进和完善BP神经网络模型。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具，具有广泛的应用前景。

        MATLAB实现，基于OCDM水下基带通信仿真，对比了不同子载波激活的下OCDM水下通信性能，引入多径信道，采用相同信道估计方法,并对比了不同子载波数下的MMSE均衡效果。

2023 年依然是网络攻击极为活跃的一年。 僵尸网络、蠕虫木马继续横行，借助盗版系统和软件、破解补丁和外挂等广泛传播。虽然很多 C2主机已经失效，但仍有较多年代久远的木马在主机上运行，处于“僵而不死”的状态。 钓鱼仿冒攻击在 2023 年方兴未艾，各种仿冒企业和个人邮箱、银行 APP 和国家政府单位的页面层出不穷，删除邮箱中收到的钓鱼邮件，成为很多人每周甚至每天都要做的工作。 勒索软件在 2023 年第四季度前并未受到太多关注，直到年底勒索巨头LockBit，和新兴的勒索团伙 Rhysida开始活跃，攻击了重要的金融、航空和能源机构后，人们才发现原来勒索软件历久弥新，俨然成为攻击者一种全新的“商业模式”，是网络安全世界最为严峻的挑战之一。

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sqlite网络版2 在上一个版本的基础上更新了代码，整合了网络模块，不再依赖styleman_network.dll了。更加清爽。 使用方法： 双击 sqliteOL.exe 监听3000 端口 支持10个客户并发连接. test 是客户端例子. 连接到sqlite服务器. 执行,查询sql. MyADO.dll 会输出全部sql log，以及异常log,方便调试

工作中经常需要接口连接后台测试服务，有的是tcp请求，有的是http请求，而且tcp请求的没找到趁手的，索性自己简单写一个（上传的版本为win32的，需要x64的私信发），免得每次tcp请求都得打开编辑器。新增功能： 1. ctrl+w打开浏览器； 2. ctrl+p打开抓包（64位暂未支持），抓包需要安装WinPcap_4_1_2，抓包可以根据字符过滤，注意字符集选择，字符串匹配时是根据选择的字符集来判断，若包里数据是加密后的，那就搜索不到； 3. 格式化功能； 4. 翻译功能； 5. 编码解码功能，通过字节流、字节16进制流和unicode码点都能解码； 6. 生僻字显示问题，需要安装较全的字库。

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