资源名字：基于javaEE+原生Servlet+MySql的网络考试系统设计与实现（源码+文档）_JAVAEE_网络考试系统.zip 资源类型：项目全套源码+文档+辅导视频 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。 适合场景：相关毕题设目 项目详细介绍可查看我的文章

南京信息工程大学计算机网络期末复习资料 本资源摘要信息涵盖了计算机网络的基本概念、数据交换技术、计算机网络的定义、分类、性能指标等重要知识点。 一、考试题型及考核式 计算机网络的考试题型包括选择题、填空题、问答题等，占比分别为20%、20%、60%，考试方式为闭卷。 二、考点 1. 计算机网络的常用数据交换技术 计算机网络的数据交换技术主要有电路交换、报文交换、分组交换和信元交换四种。其中，电路交换需要经过“建立连接、通信、释放连接”三个阶段；报文交换基于存储转发原理，报文交换中心将报文分组并加上首部后传输；分组交换采用存储转发技术，将报文分组并加上首部后传输；信元交换是指在交换中心将报文分组并加上首部后传输。 2. 计算机网络的定义 计算机网络是指一些互相连接的、自治的计算机集合，功能是实现资源共享和数据通信。计算机网络的定义包括连通性和共享含义，即将不同地理位置上的具有独立功能的多个计算机系统用通信线路连接起来，在协议的控制之下，以实现资源共享和数据通信为目的的系统。 3. 计算机网络的分类 计算机网络可以从不同的角度进行分类，包括： * 从网络结点分布来看，计算机网络可以分为局域网（LAN）、广域网（WAN）、城域网（MAN）和个人区域网（PAN）等。 * 按交换式可分为电路交换网、报文交换网、分组交换网和混合交换网等。 * 按网络拓扑构造可分为星型网络、树型网络、总线型网络、环型网络和分布式网络等。 * 按网络使用围分为公用网和专用网等。 4. 计算机网络的主要性能指标 计算机网络的主要性能指标包括： * 速率（bit rate）：计算机网络中最重要的一个性能指标，单位是b/s、kb/s、Mb/s、Gb/s等。 * 带宽（bandwidth）：指某个信号具有的频带宽度，单位是Hz。 * 时延（latency）：指数据从网络的一端传送到另一端所需的时间，组成部分包括发送时延、传播时延、处理时延和排队时延等。 * 吞吐量（throughput）：指在单位时间通过某个网络或信道的数据量，单位是b/s、kb/s、Mb/s、Gb/s等。 * 利用率（utilization）：信道利用率，指信道中实际使用的带宽与总带宽的比值。 本资源摘要信息涵盖了计算机网络的基本概念、数据交换技术、计算机网络的定义、分类、性能指标等重要知识点，为学习和复习计算机网络提供了有价值的参考。

CAN（Controller Area Network）总线是一种广泛应用在汽车电子和工业自动化领域的串行通信协议，具有高可靠性、实时性以及错误检测能力。Xilinx FPGA（Field Programmable Gate Array）是可编程逻辑器件，常用于实现复杂数字系统，包括网络通信协议如CAN。在本项目中，我们将探讨如何使用Xilinx FPGA和Vivado设计套件来实现CAN IP（ Intellectual Property核），以进行CAN总线通信。 CAN IP是预设计的硬件模块，它实现了CAN协议的物理层和数据链路层功能。在Xilinx FPGA中，可以使用Verilog语言编写这种IP核。Verilog是一种硬件描述语言，允许工程师以类似于软件编程的方式描述数字系统的硬件行为。 Vivado是Xilinx提供的集成设计环境，它包括了开发FPGA项目的全部流程，从设计输入、综合、布局布线到仿真和硬件编程。在Vivado中，可以通过IP Integrator工具将预先设计好的CAN IP核与用户自定义的Verilog模块集成，创建一个完整的系统。 在本项目中，源码“利用实现总线通信源码直接可用注释清晰实.html”和“利用实现总.txt”可能是详细的设计文档或者源代码部分，它们提供了CAN IP的实现细节和使用指南。源代码通常会包含CAN控制器的接收和发送状态机、错误检测和处理机制、以及与FPGA外部接口的连接逻辑。注释清晰的代码有助于理解和调试设计。 在Verilog代码中，你会看到如下的结构： 1. CAN控制器：管理CAN帧的发送和接收，包括位填充、位错误检测、帧错误检测等。 2. 时钟和同步：由于CAN总线是同步通信，所以需要精确的时钟管理和同步逻辑。 3. 总线接口：连接到物理层，实现CAN信号的电平转换和传输。 4. 用户接口：提供简单的API（Application Programming Interface）供上层应用调用，例如发送和接收函数。 在Vivado中实现这个设计，你需要完成以下步骤： 1. 创建一个新的Vivado工程，并添加CAN IP核到工程中。 2. 使用IP Integrator配置CAN IP参数，如波特率、数据位数等。 3. 集成用户逻辑，将CAN IP与你的应用接口相连。 4. 进行功能仿真以验证设计正确性。 5. 生成比特流文件并下载到FPGA中。 6. 实际硬件测试和调试。 在FPGA开发中，了解CAN总线协议规范（如ISO 11898）以及Verilog编程至关重要。此外，Vivado的使用技巧和经验也是成功实现的关键，例如合理优化资源使用、掌握调试工具的使用等。通过这个项目，你可以深入理解CAN总线通信的硬件实现，并且掌握在FPGA上实现网络协议的方法。

在本文中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来改善轻子对撞机上希格斯玻色子-胶子有效耦合的精度。 CNN用于识别希格斯玻色子和Z玻色子相关的生产过程，希格斯玻色子在质心能量250 GeV和积分光度5 ab处衰变成胶子对，而Z玻色子衰变成轻子对。 -1。 通过使用CNN，有效的耦合测量的不确定性可以使用pythia数据从1.94％降低到约1.28％，使用蒙特卡罗模拟中的herwig数据可以从1.82％降低到约1.22％。 此外，使用不同最终状态成分的CNN的性能表明，领先和次领先射流成分的能量分布在识别中起主要作用，与使用常规CNN相比，使用CNN进行有效耦合的最佳不确定性降低了约35％。 方法。

IEEE118节点系统是一个经典的电力系统模型，由118个节点和176条传输线路组成，并由四个GENERATOR进行控制和操作。这个模型可用于研究电力系统的稳定性、电力负荷分布和其它相关方面。它是电力系统领域的重要基础，吸引了众多学者的研究。 该模型可以形象地比作是一个中发电厂、电站，输电线路，变电站，配电站等构成的“大电网”。其中的各节点之间连接着不同容量和电乐等级的导线和变压器，形成了一个复杂的电力网络. 作为电力系统领域的经典模型，EEE118节点系统被广泛应用于电力系统稳定性分析以及各种指标的研究。例如，在配电网优化中，可以利用该模型实现更好的配电网控制系统，以提高电力系统的运行效率和质量。 总之，IEEE118节点系统作为电力系统仿真模型的重要代表，对于电力系统稳定性、可靠性、运行方式等方面具有重要的参考价值。随着电力系统的不断发展和变化，该模型仍在不断地发展和完善，以适应新的电力系统需求。

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# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

这套课程参考了大家都在用的教材《计算机网络（第 8 版）》，课程里的内容按照教材编著者谢希仁教授的编排顺序，先从物理层开始介绍，包括物理层的传输媒体、信道复用技术等，再到数据链路层、网络层、运输层和应用层。每一层我都介绍了该层的主流协议，比如数据链路层的 ppp 协议、网络层的 ip 协议，运输层的 TCP、UDP 协议和应用层的 HTTP 协议。在介绍协议的时候，我不仅介绍了协议的用途，还讲解了协议的内部执行逻辑。从点到面，逐步深入，相信，有这样丰富的课程内容，再配上我生动的课程讲解，一定会让你轻松掌握计算机网络课程相关的知识。 课程目标： 通过本套课程的学习，你将具备： - 掌握计算机网络的行业发展历程 - 掌握 TCP/IP 五层网络体系结构 - 掌握计算机网络核心协议内容

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GRNN广义回归神经网络MATLAB代码