基于LoRa的组网设计方案.pdf

企业局域网组网方案.pdf

win10家庭版组策略一键添加。win10家庭版少很多东西，尤其做一些深入设置时，少了这个组策略是很麻烦的。有了这个，管理员双击执行此项，耐心等待即可自动安装组策略。亲测完美。

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本文在查阅了大量国内外资料，深入研究了IEEE802．15．4标准、Zig,Bee 规范， ZigBee协议栈的整体框架以及各层功能的基础上，采用NXP的 LPC213X(ARM7TDMI．S)微处理器和Chipcon的(现被TI收购)CC2420 射频芯片，完成符合ZigBee标准的嵌入式节点的设计，包括原理图设计、 PCB布线、元器件焊接和联合调试：研究分析了基于MSP430微控制器的 MSSTATELRWPANZigBee协议栈软件，对其底层驱动(包括数据结构、 中断机制、定时机制、LPC213X与CC2420RF模块的接口以及初始化等) 进行了修改，完成了将MSSTATELRWPAN ZigBee协议栈从基于MSP430 的系统移植到ARM7TDMI．S系统的工作。

PWMScan 用于根据基因组或通常的大量 DNA 序列扫描位置权重矩阵 (PWM)。 PWM 是描述转录因子 (TF) 的 DNA 结合特异性的最常用数学模型。 PWM 包含结合位点每个位置的每个碱基的分数。 然后通过简单地将结合位点的各个位置的碱基特异性分数相加，获得给定 k-mer 序列的 TF 结合分数。 PWMScan 将 PWM、DNA 字母表字母的背景概率以及阈值分数或 p 值作为输入。 搜索是在整个基因组序列中进行的。 它可以接受 PWM，例如 Transfac 或 Jaspar 数据库中可用的 PWM 以及纯文本 PWM。 它计算给定 p 值阈值或截止值的基因组序列中 PWM 的所有出现。 匹配列表以各种基因组注释格式提供，包括 BEDdetail、FPS 和 SGA。

共轭梯度法 参考 共轭梯度法(ENG) OR기울기법 (KOR) 共轭梯度法（CG） 共轭梯度法是一种算法，用于求解线性方程组的特定系统，即矩阵且方程组的数值解。 共轭梯度法通常实现为，适用于太大而无法通过直接实现或其他直接方法（例如Cholesky分解）处理的稀疏系统。 成本函数 假设我们要求解 (P1) A * x = b : matrix ver. 或者， (P2) A( x ) = b : function ver. 对于向量x ，其中已知nxn矩阵A是对称的（即A ^ T = A），正定的（即x ^ TA x> 0对于R ^ n中所有非零向量x）和实数，并且b也被称为。 我们用x^*表示该系统的唯一解。 用于解决问题的基本迭代CG（矩阵版本） function [x] = conjgrad(A, b, x) r = b

在linux中，组播的例子很容易实现，但是很多情况下机器是双网卡，甚至多网卡的，也是花了很多时间，参考了其他大佬的资料试验成功的

论文来源：Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[J]. Advances in neural information processing systems, 2014, 27. 根据上面论文，做一个简短的ppt汇报、分别讲述GAN的背景、结构、模型和目标函数等方面的理解

遗传算法是一种模拟自然界进化的求解最优解的算法，用来求解方程组，特别是复杂方程组，有很好的全局寻优能力，基本运算过程如下： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0) （2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的 （4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子 （5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1) （6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算 遗传操作包括以下三个基本遗传算子:选择；交叉；变异