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华为IP网络系列丛书IP网络切片 主要包含内容：网络切片简介、网络切片的产生背景、网络切片的价值、网络切片架构、网络切片方案、网络切片的部署建议、网络切片的成功应用、网络切片的技术展望。

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classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

RBF神经网络模型，sinmulink模型仿真，画图分析程序，pid控制结构

本文是QT版本，有时候需要搜索网络中的设备，机器，服务器等，这就要要用到UDP广播的方式，发送广播命令，广播给网络中的每一个主机，该主机搜到广播命令后，立刻发送给请求端自己的设备信息，这里以IP信息为例子。

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