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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模糊神经网络

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。

物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历史货量数据集物流网络历

7K7K多线程POST注册易语言源码 源码调用的模块 1、精易模块（用了网页访问和取文本中间） 2、鱼刺多线程模块（多线程的一些操作） 3、若快答题（验证码识别） 4、excel和word类（导出excle）

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。