学习NS2不可或缺的资料，都是精心收集的，这个是中文版。

redis封装了一个小型网络库供自己使用，这个网络库只有几百行代码，却基本实现了一个高效的异步网络事件框架，而且与其他redis模块相对独立，故我将其独立出来，方便以后复用。 与著名的libevent相比，它代码精简，只实现了最基本的功能，而且没有用上什么高深的技术，十分适合我们学习和借鉴。 以下这个程序实现了一个简单的回显服务器，并且每秒钟在控制台输出一句话。它简单地演示了redis网络模块的使用。 这个程序由6个源文件组成，ae.h, ae.c, ae_epoll.c, anet.h, anet.c, main.c组成，main.c由我原创，其他源文件来自于redis源代码（注释版，有改动）

开源软件wirekshark的经典教材，针对各种网络协议。

本科毕业设计用网上的源码 本科毕业设计-网络扫描器的设计与实现 运行环境 操作系统：Windows XP及以上。 开发工具：Microsoft Visual C++6.0，Notepad++。 开发语言：C/C++， MFC。 主要功能模块测试 主机扫描功能模块测试 在主机扫描功能模块中，管理员输入起始 IP 为 192.168.0.100，结束 IP 为 192.168.0.103，在这个 IP 段的范围内进行测试，结果显示有两台主机处在存活状态，分别是 192.168.0.100 和 192.168.0.102，其扫描结果如图所示： 端口扫描功能模块测试 在端口扫描功能模块中，管理员输入起始 IP 为 192.168.0.100，结束 IP 为 192.168.0.102，在这个 IP 段的范围内进行测试，端口范围设置为 1~1024，结果显示，主机 192.168.0.100 开放了 80 端口，192.168.0.102 开放了 135、139 和 445 端口，其扫描结果如图所示： NetBIOS 扫描功能模块测试 在网上基本输入输出系统 NetBIOS 扫描模块中，管理员选

假新闻挑战 这是NLP课程的最终项目。 我们的工作包括以下几个部分： 数据预处理 常规机器学习方法 Seq2seq注意模型 TextCNN和暹罗网络 其他（例如比赛中的相关工作，未来的工作） 1.数据预处理 我们提供了几种数据预处理方法：BoW（单词袋），TF-IDF，word2vec，doc2vec。 每个py文件都会生成x_1（文档表示形式）x_2（标题表示形式）和y（标签）。 这些数据可以作为间谍数据输出，可以在模型中使用。 2.常规机器学习 我们提供py文件以通过常规机器学习（例如SVM，随机森林）对实例进行分类，代码在sklearn上实现。 环境要求：sklearn numpy 3. Seq2seq注意模型 这些代码通常基于一个带有预训练模型的基于注意力的序列到序列模型（ ）。 要使用代码生成文本摘要。 运行：python3 run_summarization.py -

参考1：李宏毅 https://www.bilibili.com/video/av9770302?p=9 （上图应该省略了一个归一化层，模型通过标签知道应该(x1,y1)对应的值是最大的，就会学习到这样一个概率分布，这里直接将attention的weight作为output的distribution）  把(x1,y1)丢进去产生新的z1,继而产生新的attention的weight 当END的attention的weight最大时结束 另一个参考模型图： pointer network的另一个应用：对文本进行summary 不使用pointer network：解码器产生key与编码

目录 1.华为网络AI开发平台介绍 2.网络AI数据服务 3.网络AI训练服务 4.网络AI框架（推理平台） 5.网络AI业务案例介绍

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1. 首先在工具栏找到Options->Global Options->Configuration Paths，例如我的路径在C:\Users\ffhk\AppData\Roaming\VanDyke\Config\ 把它放在C:\Users\ffhk\AppData\Roaming\VanDyke\Config\keywords\目录下。 2. 在工具栏找到Options->Global Options->Default Session 点击Edit Default Setting，然后再选Keyword Highlighting选择colorful-network配置文件即可。 3.我的CRT是Version 9.0.2

Neural Network and Deep Learning-中文版