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随着无线技术运用的日益广泛，无线网络的安全问题越来越受到人们的关注。通常网络的安全性主要体现在访问控制和数据加密两个方面。访问控制保证敏感数据只能由授权用户进行访问，而数据加密则保证发射的数据只能被所期望的用户所接收和理解。对于有线网络来说，访问控制往往以物理端口接入方式进行监控，它的数据输出通过电缆传输到特定的目的地，一般情况下，只有在物理链路遭到破坏的情况下，数据才有可能被泄漏，而无线网络的数据传输则是利用微波在空气中进行辐射传播，因此只要在Access Point (AP)覆盖的范围内，所有的无线终端都可以接收到无线信号，AP无法将无线信号定向到一个特定的接收设备，因此无线的安全保密问题就显得尤为突出。

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匹配网络Tensorflow实施 介绍 这是描述的匹配网络的实现。 该实现为Omniglot数据集提供了数据加载器，模型构建器，模型训练器和模型保存器。 此外，数据加载程序提供程序可用于任何大小的数据集，只要您可以在下面概述的文件夹结构中提供它即可。 安装 要使用Matching Networks存储库，您必须首先安装项目依赖项。 这可以通过从使用python 3.6安装miniconda3并运行来完成： pip install -r requirements.txt 准备数据 的代码使用数据提供程序，可以直接从包含数据的文件夹中构建数据集。 数据提供程序起作用所需的文件夹结构是： Dataset ||______ | | class_0 class_1 ... class_N | |___________________ |

一篇网络设计论文，是关于高校局域网的配置等方面的。仅借参考。谢谢

2015-2017ECCV，ICCV，CVPR神经网络论文，主要在去模糊，图像复原方面