本聊天室命名为mfqq聊天室 主要用于局域网内的文本信息交流 在此聊天室中共有以下功能： 注册：直接输入用户名和密码就可成功注册并登录进入聊天室 登录：输入已注册的用户和密码即可进入聊天室 创建群聊：能够创建局域网中任意用户数量的群聊（创建者必须写在第一位） 在文本信息交流中有以下几种交流方式： 一对一（私聊） 一对多（群聊） 一对所有局域网用户（公告）

七、多线程-网络编程-反射.xmind

数据融合matlab代码KFNN大师 基于卡尔曼滤波的多神经网络融合代码 整个系统由两部分组成：神经网络的噪声估计和基于kfnn的多神经网络的融合。 数据集 神经网络的噪声估计和融合性能评价。 应用./ImageNet/val.py处理ImageNet并将数据组织为以下结构。 /ImageNet /val /n01440764 images /n01443537 images /train /test ImagNet中的预训练模型 借助中提供的开放式预训练模型，我们使用了16种经典的预训练模型作为基准，包括NASNetlarge，AlexNet，DenseNet121，ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，VGG11，VGG11_bn，VGG13，VGG13_bn，VGG16，VGG16_bn，VGG19， VGG19_bn 。 我们分别评估了它们在ImageNet上的性能。 我们按照，完成了预训练模型的下载和应用。 验证集的准确性（单个模型） 在我们的机器上，下表显示了预训练模型的验证准确性。 预训练模型 帐户@ 1 NASNe

终极大作业要求：实现基于多线程的网络抢答器程序（在linux上基于epoll实现）。 二、实验内容 (1) 系统由1个服务器端和2个以上客户端组成； (2) 事先准备多道简单题目，服务器随机出题，客户端进行抢答； (3) 出题后5秒内如果无人抢答，自动进入下一题； (4) 如果已有人抢答，则其他人再回答时，答案无效，并收到服务器的提示； (5) 回答正确加分，错误减分，最后计算总成绩，并将结果发送给各客户端。

基于Unity3D的多人网络斗地主游戏的设计与实现.pdf

研究相关背景 技术研究内容和过程 系统实现和案例分析 总结

业分类-物理装置-一种深度多层网络驱动的特征聚合类别划分器.zip

在多线程的基础上实现了网络编程，可以多个用户同时访问

这个代码， 跟B站深度学习教学视频同步。基于Tensorflow 1.13.1, 使用内置的MNIST手写数字集，进行双层神经网络的训练。训练使用了格式化代码，在此基础上，可以轻松增加模型的层数。

NOMA可见光通信多小区网络的用户分组和功率分配