无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。基于MEMS的微传感技术和无线联网技术为无线传感器网络赋予了广阔的应用前景。这些潜在的应用领域可以归纳为：军事、航空、反恐、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。 　　无线传感器网络是一种全新的信息获取平台，能够实时监测和采集网络分布区域内的各种检测对象的信息，并将这些信息发送到网关节点，以实现复杂的指定范围内目标检测与跟踪，具有快速展开、抗毁性强等特点，有着广阔的应用前景。 　　典型的无线传感器网络结构如图1所示。此

静态路由、RIP协议和OSPF协议的配置方法 步骤详细 并附有图解

实验（实习）报告 一、 实验目的 1. 掌握Packet Tracer的使用 2. 掌握操作界面，能够搭建拓扑结构 二、 实验内容 1. 搭建小型局域网 2. 配置主机的IP地址、子网掩码和网关 3. 验证连通性 4. 查看数据包传输过程 5. 查看协议数据包的格式 三、 实验步骤 1. 搭建实验书中图1-2的拓扑结构 利用1台2811路由器、1台 2960交换机、2台PC和1台Server互连组建一个小型局域网

实验（实习）报告 一、 实验目的 学习交换机的工作原理 学习交换机建立MAC地址表的过程 学习交换机转发数据包的规则 学习交换机转发数据包的过程 观察交换机对单播包和广播包的处理过程 二、 实验内容 搭建拓扑结构 对设备被写入信息，进行各项配置 观察地址表的变化 观察转发数据包情况

思科模拟软件

计算机网络实验 局域网的组建

部分计网实验pka，100%完成度，包含子网和路由器配置，基于VLSM(Variable Length Subnet Mask)可变长度子网掩码计算和编址设计，层级式网际网络中的编址等实验

内容包含详细注释 代码中有数据集的下载程序: 人工构造简单二分类数据集，两个数据集大小为100，样本特征维度为2，且分别服从均值互为相反数且方差相同的正态分布。两个数据集的样本标签分别为0和1。 Fashion-MNIST数据集，该数据集为一个多类图像分类数据集，包含60000个训练图像样本，10000个测试图像样本。每个样本的数据格式为28*28*1。共10类：dress（连⾐裙）、coat（外套）、 代码内容包括： PyTorch基本操作实验； Torch.nn实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 手动实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 多分类实验torch.nn实现Dropout和多分类实验torch.optim实现L2范数正则化； 对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响；

一、实验目的 根据企业的网络建设需求，运用计算机网络课程中所学的理论知识与实践技能，用路由器和交换机等网络设备构建符合企业需求的物理网络，并进行正确的配置，保证整个网络系统能正常运行。 二、实验设备 ensp仿真软件 三、资源内容 本资源是实验中所配置网络架构的配置文件。 实验具体内容请看https://blog.csdn.net/weixin_43790779/article/details/121932136

网络实验 LWIP无操作系统移植