目录网盘文件永久链接 011.项目一：认识eNSP-任务一 012.项目一：认识eNSP-任务二 013.项目一：认识eNSP-任务三 014.项目一：认识eNSP-任务四 021.项目二：使用交换机构建简单局域网-任务一 022.项目二：使用交换机构建简单局域网-任务二 023.项目二：使用交换机构建简单局域网-任务三 024.项目二：使用交换机构建简单局域网-任务四 031.项目三：虚拟局域网的应用-任务一 032.项目三：虚拟局域网的应用-任务二 033.项目三：虚拟局域网的应用-任务三 034.项目三：虚拟局域网的应用-任务四 041.项目四：使用路由交换机构建园区网-任务一 042.项目四：使用路由交换机构建园区网-任务二 043.项目四：使用路由交换机构建园区网-任务三 044.项目四：使用路由交换机构建园区网-任务四 051.项目五：使用路由器构建园区网-任务一 052.项目五：使用路由器构建园区网-任务二 053.项目五：使用路由器构建园区网-任务三 054.项目五：使用路由器构建园区网-任务四 055.项目五：使用路由器构建园区网-任务五 061.项目六：.....

基于PSO优化ELM网络,并通过优化后的ELM进行数据预测对比传统的ELM网络+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

介绍博客：https://yuan425.blog.csdn.net/article/details/124563016 演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1HB4y1q7QP?vd_source=6ed4c579f90a4760d784c8d82371fc01 本小组开发了一款基于深度学习、计算机视觉的，提供了一套智能的教室控制供电改良方案，以期在一定程度上解决本校教室用电铺张浪费的现象。本文主要介绍其整体架构及具体页面显示部分的相关内容。 本系统具备以下基本特性： ① 获取指定视频流数据【包括文件流与实时视频流】； ② 对画面内人数进行实时计算与统计； ③ 对人数信息与统计数据进行可视化计算。

vivado2019.2中通过verilog实现基于FPGA的低通滤波器,并提供testbench测试文件+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用vivado2019.2或者更高版本测试，用软件打开FPGA工程，然后参考提供的操作录像视频跟着操作。工程路径必须是英文，不能中文。

项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的私信我吧。

基于MATLAB的基音周期估计包括端点检测算法、线性预测法、倒谱法、自相关法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

MFSK的频谱效率,误码率，频谱等matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

1、项目介绍 基于django框架的企业设备采购管理系统拥有两种角色：管理员、用户 主要实现功能有：用户管理、航班管理、订单管理、机票管理、票务大厅、购票记录、个人中心。 2、项目技术 后端框架：django 前端框架：elementUI、jsp、css、JavaScript、JQuery 3、开发环境 IDE类型：IPyCharm 数据库版本：MySql 8.0 硬件环境：Windows 或者 Mac OS

深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。

基于蚁群算法的路径规划,同时对比了遗传优化和ABC优化+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。