北京某高校学院校园网络主要由计算机实验室、教学楼、学校信息资源服务器群、图书馆等网络组成。其中出口一方面连接CERNET,另一方面连接INTERNET;网络中心的核心交换由P550R交换机完成,后通过P333T级联来连接各个网络部分。另外,核心交换机P550R上的代理服务器主要提供学生在机房实验室内连接外部网络之用。
2024-01-13 12:52:48 37KB
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C语言学习思维导图,c语言整体框架
2023-12-21 16:28:31 138KB
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目前部分企业计划或已经采用不同的成熟度模型和指标对其 IT成熟度进行评估 ,如 IT服务成熟度、软件成熟度、信息风险成熟度等方法 ,但无有效的方法对整体 IT成熟度进行评估。基于 SEI开发的能力成熟度框架( CMM)提出可适应性整体 IT成熟度模型 ( adaptive total IT maturity model / ATITMM/ @ ITMM, @ ITMM)的概念,并建立可适应性的企业级通用 IT成熟度模型 ;运用一种合适的通用评估纬度反映企业整体 IT状况 ,同时采用模糊综合评价法对整体 I
2023-11-29 17:21:33 242KB
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ILspy的界面 左面是打开的文件,右面的面板是文件的对应的反编译之后的代码。 支持C#和vb 可以将一个dll文件转换为C#或VB语言。 支持保存文件 对于单个文件可以保存为.cs文件或.vb文件,当文件较多时,可以选择保存为项目文件。 支持C#的反编译 C#语句可被反编译出来,并可支持yield return语句和 lambdas表达式的反编译。并且支持C# 5.0 中的"async"
2023-09-22 19:44:55 1.69MB DLL反编译 ILspy 编译源代码
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互联网+消防大数据云平台建设和运营整体解决方案 智慧消防大数据平台建设方案
2023-07-04 16:46:56 15.93MB 智慧消防 消防大数据
深度学习网络模型——RepVGG网络详解、RepVGG网络训练花分类数据集整体项目实现
2023-05-05 10:11:22 61.31MB RepVGG网络
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当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均 P-范数(LMP) 算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均 P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题 。为此提出一种适用于自适应 IIR滤波的递归整体最小 P-范数(IIR RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于 P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度 。仿真结果表明,IIR RTLP算法比 TLMP算
2023-04-13 23:27:37 376KB 自然科学 论文
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cbschuld / browser.php 通过用户代理帮助在PHP级别检测用户的浏览器和平台 安装 您可以使用将该库作为本地的,基于项目的依赖项添加到您的项目中: composer require cbschuld/browser.php 如果仅在开发过程中需要此库(例如,运行项目的测试套件),则应将其添加为开发时依赖项: composer require --dev cbschuld/browser.php 典型用法: $ browser = new Browser (); if ( $ browser -> getBrowser () == Browser :: BROWSER
2023-03-29 10:05:40 85KB php browser user-agent useragent
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利用云计算、物联网等新技术,通过互联网/移动互联网,借助便携的终端上网设备,主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息,及时发布,让人们能够及时了解这些信息,及时安排和调整工作与旅游计划,从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果
2023-03-27 13:01:38 14.39MB 智慧旅游
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超分辨率matlab代码韩 我们的ECCV 2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码 该存储库适用于以下论文中介绍的HAN 张玉伦,李坤鹏,李凯,王丽晨,钟斌能和付云,“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”,ECCV 2020, 该代码基于RCAN(PyTorch)构建并在具有Titan X / 1080Ti / Xp GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境(Python3.6,PyTorch_0.4.0,CUDA8.0,cuDNN5.1)上进行了测试。 内容 介绍 信息功能在单图像超分辨率任务中起着至关重要的作用。 事实证明,渠道关注对于保留每一层中信息量丰富的功能是有效的。 但是,频道注意力将每个卷积层视为一个单独的过程,从而错过了不同层之间的相关性。 为了解决这个问题,我们提出了一个新的整体注意网络(HAN),该网络由一个图层注意模块(LAM)和一个通道空间注意模块(CSAM)组成,以对图层,通道和位置之间的整体相互依赖性进行建模。 具体地,提出的LAM通过考虑各层之间的相关性来自适应地强调分层特征。 同时,CSAM学习每个通道所有
2023-03-09 20:25:00 15.31MB 系统开源
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