网络模拟 我为网络课程实施的一些离散事件模拟。 我用 Python 和 SimPy 每个文件夹都包含对网络主题的完整分析。 对于每个主题，我都包括在内； 问题描述 模拟脚本 报告，包括对结果和实施阶段的评论 结果图和数值模拟结果（如果相关） 开始进行离散事件模拟真的很困难。 编程思维与许多其他编程任务完全不同，尽管它是一个很棒的库，但 SimPy 缺乏详细的文档。 该集合旨在成为网络模拟的起点。 作为附加指南，强烈建议阅读以下文章以了解 Python 中的生成器，它们是此类模拟的核心： : 如果您有任何问题，请随时与我联系。

NTU-Network-Authentication-Client 南通大学上网认证客户端（Qt），4，5年前写的，可能url也不能用了，只是不想烂在手里，扔上来吧。可能有路过的学弟能用到~~ 严禁商用。。 客户端界面如下：

归纳综述数据中心网络架构及发展方向。包括二层接入、三层接入、业务模型等。

Introduction to Network Emulation Introduction to Network Emulation

使用基于内核的激活功能为一击学习改善暹罗网络（ ） 人类通过很少的示例学习新事物，例如，一个孩子可以从一张图片中概括“狗”的概念，但是机器学习系统需要大量示例来学习其功能。 特别是当受到刺激时，人们似乎能够快速理解新概念，然后在将来的感知中认识到这些概念的变体。 机器学习作为一个领域已经在各种任务（例如分类，Web搜索，图像和语音识别）上取得了巨大的成功。 但是，这些模型通常在低数据情况下效果不佳。 ' 这是一次射击学习背后的主要动机。 用较少的示例训练模型，但无需大量重新训练即可将其推广到不熟悉的类别。 引文 如果您发现我们的代码有用，请考虑使用bibtex引用我们的工作： @incollection{jadon2021improving, title={Improving Siamese Networks for One-Shot Learning Using Kerne

network_exporter ICMP＆MTR＆TCP端口和HTTP Get Prometheus导出器 该导出器收集ICMP，MTR，TCP端口或HTTP Get统计信息，并通过HTTP导出它们以供Prometheus使用。 产品特点 IPv4和IPv6支持 重新加载配置（按间隔或操作系统信号） 动态添加或删除目标，而不会影响当前正在运行的测试 目标可以在所有的主机或指定的人的名单中执行probe 可配置的日志记录级别和格式（文本或json） 可配置的DNS服务器 导出的指标 ping_up出口商状态 ping_targets活动目标数 ping_status ：Ping状态 p

matlab精度检验代码神经网络修剪 描述 神经网络修剪是压缩单个隐藏层神经网络以减小模型大小的方法。 该机器学习算法专门针对物联网设备和其他边缘设备等资源受限的环境而开发。 修剪方法基于通过将相应的权重设为零来从网络中删除神经连接。 该策略源自以下论文：“学习有效的神经网络的权重和连接”，宋涵，杰夫·普尔，约翰·特兰，威廉·J·达利。 NIPS，2015年。 用法 源文件：存储库包含五个用于神经网络修剪的Matlab（.m）文件。 NeuralNetSparse.m，train.m和predict.m是主要的源文件。 nnCostFunction.m和fmincg.m是有助于使用梯度下降训练网络的支持文件。 源文件说明： “ NeuralNetSparse.m”是主文件，其中包含训练网络所需的所有超参数，数据集和训练参数。 不同的超参数可帮助用户训练具有不同配置的神经网络，从而有助于优化精度与模型尺寸之间的权衡。 给定内存预算约束取决于底层设备的限制，那么在稀疏网络和超薄网络之间要进行权衡。 这种权衡取决于所使用的数据集，学习率和内存预算。 因此，为了找出最佳配置，NeuralNet

matlab中的BP神经网络代码

Mastering Gephi Network Visualization 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

Numerous control and decision problems in networked systems can be posed as optimization problems. Examples include the framework of network utility maxi-mization for resource allocation in communication networks, multi-agent coordina-tion in robotics, and collaborative estimation in wireless sensor networks (WSNs). In contrast to classical distributed optimization, which focuses on improving compu-tational efficiency and scalability, these new applications require simple mechanisms that can operate under limited communication. In this thesis, we develop several novel mechanisms for distributed optimization under communication constraints, and apply these to several challenging engineering problems