合肥工业大学计算机网络三次实验，包括抓包，python通信

具体介绍可以看我的博客： 算法笔记（22）MLP手写识别及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

TCP聊天文件服务器v2.2 - 服务端客户端套接字解决分包/粘包问题 - SocketQueue继承以及减少冗余 包括py文件, ui, 以及杂七杂八的东西...

胶囊网络概述(md原文件)，包含代码（python-pytorch)，参考博客：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/121559514

胶囊网络python-pytorch版本，参考博客：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/121559514

本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题，运用信号处理和神经网络等相关知识，构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解，通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优，最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据，进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流，共同学习！

内容概要：通过python编写的人脸识别小项目，未使用任何神经网络框架，代码简单易懂。 适宜人群：适合初学神经网络的学者学习研究，可作为上手小项目。了解神经网络运行原理。

使用强化学习和深度强化学习算法来优化基于无人机的蜂窝网络以获得更高的吞吐量

本文实例为大家分享了Python实现神经网络算法及应用的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先用Python实现简单地神经网络算法： import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x)

Three-Dimensionally Embedded Graph Convolutional Network (3DGCN) for Molecule Interpretation