sdn_load_balancer 描述 SDN负载平衡器。 具有6个客户端的示例方案<->交换机（透明代理，负载均衡器）<-> 6个服务器的池。 控制器应用程序（POX，Python）连接到交换机，以便修改流规则并平衡所有服务器之间的负载。 客户端不知道后端服务器，他们只知道透明代理（交换机）。 要运行SDN LB，请运行脚本start_lb.sh 。

使用 hook 监测 +load 执行时间方案，并结合 CocoaPods 实现一行代码集成耗时监测的功能。

解决方法在博客与压缩包中都有解释，这个错误太烦了，研究了一整天才整好！

此 MATLAB 代码可帮助您了解使用二进制 GA 和 PSO 技术实现的经济负载调度。 使用无损失和有损失情况的编码演示了 ELD 问题... 参考：Sivanandam、SN 和 SN Deepa。 软计算原理（附光盘）。 约翰威利父子公司，2007 年。

有效解决navcat连接oracle报错：Cannot load OCI DLL 87的问题，带配置说明

基于STM32F1的CAN bootloader,可修改CAN波特率，含升级上位机软件。 代码为C，用keil mdk5 打开。

CS640：计算机网络 名称 描述 码 插座，微型网络和性能 链接和网络层转发 ARP，ICMP和RIP 软件定义的网络 流量控制和DNS 运行mininet sudo ./run_mininet.py topos/single_sw.topo -a 启动所有iperf服务器： time h1 iperf -s & h2 iperf -s & h3 iperf -s & h4 iperf -s & h5 iperf -s & h6 iperf -s & h7 iperf -s & h8 iperf -s & h9 iperf -s & h10 iperf -s & 启动一个iperf客户

Save Game Pro is a complete, powerful and feature-rich save game solution for Unity (Game Engine) that lets you save everything such as Components, Data Types, GameObjects including Custom Data Types at everywhere including Web & Cloud, Local Storage, PlayerPrefs, Database. Save Game Pro has an Elegant and Complete API for controlling saved data, for example, by using the API you can check if a data exists or you can Retrieve the saved files list and show them to the user. Works well with Unity 2017.x and higher and also you can make it work with older Unity versions just ignore the warning before importing the package. Tested on the below Unity versions: - 2018.2, 2018.1, 2017.4, 2017.3, 2017.2, 2017.1, 5.6 But it works well with older and newer versions too, so just contact us if you had any issues for importing the package.

ESP8266称重传感器 MQTT客户端读取HX711的结果并将其发送给MQTT Broker。 这是的（有点）分支。 一定要检查他的存储库！ 硬件 这是我正在使用的确切硬件。 在速卖通上的价格约为5-10欧元。 ESP8266- ADC-HX711 称重传感器-在速卖通上搜索“ 50kg称重传感器hx711”。 它包括一个HX711。 称重传感器的3D打印盒。 软件 您需要一些库来编译此Arduino Sketch。 通过Arduino IDE安装 - - - 如果您在编译时遇到问题，请。

优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。 文件列表： 数据\a23.xls 数据\a45.xls 数据\B2.xls 数据\b3.xls 数据\B4.xls 数据\B5.xls 数据\bdata1.xls AdaptFunc.m AdaptFunc1.m BaseStepPso.m gaijin.m InitSwarm.m pso.m shorttime.m 基于支持向量机的短期电力负荷预测.doc