Make Your Own Neural Network_英文版pdf，有书签。。

一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维（2-D）图像的转换方法，该方法可以提取转换后的二维图像的特征，并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣，因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考： L. Wen，X. Li，L. Gao和Y. Zhang，“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法，”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》，第1卷。 65，不。 7，页5990-5998，2018年7月。

Stochastic Network Optimization with Application to Communication and Queueing Systems 外文书籍

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主要介绍了vue 集成 vis-network 实现网络拓扑图的方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细 ,需要的朋友可以参考下

论文community preserving network embedding的matlab实现 可以直接测试texas,cornell等数据集

1.1.1 网络编程与自动化的发展历程.mp4，网盘文件永久连接 1.2.1 编程语言概述.mp4 1.2.2 Python介绍.mp4 1.2.3 Python基础语法.mp4 1.3 Python编程实践.mp4 1.4.1 版本控制基本概念.mp4 1.4.2 Git基本概念.mp4 1.4.3 Git基本操作.mp4 1.4.4 基于华为云的代码托管实践.mp4 1.5.1 Git基本操作实践.mp4 2.1.1 SSH简介.mp4 2.1.2 SSH工作原理.mp4 2.1.3 Paramiko简介.mp4 2.10 Telemetry获取网络设备CPU信息.mp4 2.11.1 OPS概述.mp4 2.11.2 OPS原理.mp4 2.11.3 OPS应用场景.mp4 2.11.4 OPS配置.mp4 2.12 OPS操作网络设备启动配置文件.mp4 2.13 网络流量分析实验.mp4 2.2.1 Paramiko SSH登录设备.mp4 2.2.2 Paramiko SFTP文件传输.mp4 2.3.1 SNMP概述.mp4 2.3.2 SNMP原理.mp4 2.3.3 SNMP基本配置.mp4 2.3.4 PySNMP模块介绍.mp4 2.4 网络设备开放可编程-SNMP实验.mp4 2.5.1 网络管理技术背景.mp4 2.5.2 NETCONF协议介绍.mp4 2.5.3 YAGN建模语言介绍.mp4 2.6 NETCONF下发网络设备配置.mp4 2.7 网络设备配置对比.mp4 2.8.1 Telemetry技术背景.mp4 2.8.2 Telemetry简介.mp4 2.8.3 Telemetry技术原理.mp4 2.9 gRPC远程查询网络设备配置.mp4 3.1.1 SDN概述.mp4 3.1.2 华为iMaster NCE介绍.mp4 3.1.3 园区网络介绍.mp4 3.1.4 华为园区网络CloudCampus解决方案介绍.mp4 3.1.5 数据中心网络介绍.mp4 3.1.6 华为数据中心网络CloudFabric解决方案介绍.mp4 3.2.1 REST发展历史.mp4 3.2.2 REST基本概念.mp4 3.2.3 RESTful与RESTCONF.mp4 3.2.4 HTTP简介.mp4 3.2.5 HTTP-1.1请求报文格式.mp4 3.2.6 HTTP-1.1响应报文格式.mp4 3.2.7 HTTPS和HTTP-2简介.mp4 3.2.8 iMaster NCE北向RESTful调用简介.mp4 3.3 iMaster NCE RESTful API调用实践.mp4 3.4.1 CloudCampus解决方案开放能力概述.mp4 3.4.2 开放典型场景开放能力介绍.mp4 3.5.1 智简园区无线定位实践.mp4 3.5.2 智简园区第三方认证实践.mp4 3.6.1 iMaster NCE-Fabric功能概述.mp4 3.6.2 iMaster NCE-Fabric Neutron北向开放API介绍.mp4 3.6.3 iMaster NCE-Fabric VPC北向开放API介绍.mp4 3.7 iMaster NCE-Fabric开放API实践.mp4 3.8 网络人工智能简介.mp4 4.1.1 网络开放可编程背景.mp4 4.1.2 NCE业务开放可编程简介.mp4 4.1.3 NCE业务开放可编程原理与开发流程.mp4 4.1.4 NCE业务开放可编程关键能力.mp4 4.1.5 NCE业务开发可编程相关概念介绍.mp4 4.1.6 实践用例.mp4 4.2.1 对接新设备-网元驱动包实践.mp4 4.2.2 构建新业务-业务包实践.mp4

集成相似度的神经网络预测药物相互作用 由于此问题在经济，工业和健康中非常重要，因此提出一种合适的计算方法来高精度预测未知DDI极具挑战性。 我们提出了一种新颖的机器学习方法，它使用两层完全连接的神经网络来预测未知的DDI，称为“ NDD”。 NDD使用药物的各种特性来获得全面的信息。 计算多个药物相似性。 NDD将多种药物相似性与称为“ SNF”的非线性相似性融合方法相结合，以实现高级功能。 论文链接： : 依赖关系： python版本3.5.3 keras库 scikit学习 代码和数据 在NDD文件夹上找到DS1-Ds3。 NDD的功能代码位于NDD文件夹中。 接触 如有任何疑问，请随时与我联系： 电子邮件： 如果您认为本研究有帮助，请引用我们。

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