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yolov10的预训练权重，以及yolov10的训练测试程序 。包含yolov10的训练和测试代码和yolov10的官方预训练权重，权重包含yolov10所有预训练权重，文件包含yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt、yolov10x.pt、yolov10-main.zip。

网络调试助手，最新版本，方便大家调试网络功能

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XX大学公寓楼组网方案设计 1、报告31页 2、两个pkt文件(一个学校公寓网全局，一个公寓楼内部) （用思科8.2及以上可以打开） 具体情况可以看我的博客。

基于 Socket 的聊天软件毕业论文设计 基于 socket 的聊天软件毕业论文设计是一种网络工程课程设计，旨在设计和实现一个基于 socket 的聊天软件。该设计主要涉及到网络协议、socket 编程、网络架构设计等方面的知识。 网络协议 在设计聊天软件时，需要使用到网络协议来实现数据的传输。常用的网络协议有 TCP/IP、UDP 等。TCP/IP 协议是一种连接性协议，提供了可靠的数据传输服务，而 UDP 协议是一种无连接性协议，提供了不可靠的数据传输服务。在聊天软件设计中，通常使用 TCP/IP 协议来实现可靠的数据传输。 Socket 编程 Socket 编程是网络编程的基础，socket 是一种抽象的网络编程接口，提供了对网络通信的支持。Socket 编程主要涉及到 socket 的创建、绑定、监听、接受和关闭等操作。在聊天软件设计中，需要使用 socket 编程来实现客户端和服务器端的通信。 网络架构设计 网络架构设计是聊天软件设计的核心部分，涉及到网络拓扑结构、网络协议、设备配置等方面的设计。在聊天软件设计中，需要设计网络架构，以确保系统的可靠性、可扩展性和安全性。 VLAN 设计 VLAN（Virtual Local Area Network）是虚拟局域网，用于逻辑分割物理网络，提高网络安全性和可管理性。在聊天软件设计中，需要设计 VLAN，以确保系统的安全性和可靠性。 Switch 配置 Switch 配置是网络架构设计的重要部分，涉及到 switch 设备的配置，以确保网络的可靠性和安全性。在聊天软件设计中，需要配置 switch 设备，以确保系统的可靠性和安全性。 总结 基于 socket 的聊天软件毕业论文设计是一个复杂的网络工程课程设计，涉及到网络协议、socket 编程、网络架构设计、VLAN 设计和 switch 配置等方面的知识。通过本设计，学生可以学习和掌握网络工程的基本知识和技能，并能够设计和实现一个基于 socket 的聊天软件。

基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文 标题解读: 该论文的标题“基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文”表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库开发的网络舆情分析系统。该系统的目的是为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 描述解读: 该论文的描述部分没有明确的描述，但是根据论文的内容可以看出，该论文的目标是设计和实现一个基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 标签解读: 该论文的标签包括“网络”、“网络舆情分析”、“Python”、“软件/插件”、“数据库”。这些标签表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 内容详解: 该论文的主要内容可以分为两个部分：第一部分是论文的引言和背景介绍，第二部分是系统的设计和实现。 在论文的引言部分，作者对计算机技术的发展和影响进行了介绍，并强调了网络舆情分析的重要性。 在系统的设计和实现部分，作者详细介绍了基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现过程。该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。该系统的主要功能包括言论分析、言论管理、用户管理等。 关键点总结: 基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能。 该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。 知识点： 1. 网络舆情分析系统的设计和实现 2. 基于Python语言和MySQL数据库的开发 3. 言论分析、言论管理、用户管理等多种功能 4. 网络管理部门的需求和挑战 5. 计算机技术的发展和影响 该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。