中国联通116114 v4.5.10 版本：4.5.10 软件语言：中文 软件类别：周边信息 软件大小：15.11 MB 适用固件：1.6及更高固件 内置广告：没有广告 适用平台：Android 116114微生活是一款简单便捷的周边生活搜索应用，衣食住行、吃喝玩乐，号码地址，特价优惠，地图指路，机票预订，随身号簿，仅需一点。您还可随时随地拨打116114电话享受人工服务。 功能特点： 人工服务：一键接入116114电话导航人工服务 机票预订：搜索国内航班信息，一键拨号预订机票 随身号簿：号码分组轻松查看，一键同步，即时恢复重要信息 地图服务：浏览查看全国各地的地图，搜索附近商家，出行路线规划 附近商户：可以根据您所处的位置，查询周边商户的电话、地址和优惠信息 信息搜索：可在全国或本地范围内搜索餐饮美食、休闲娱乐、医疗卫生、教育、培训、党政机关等的电话、地址信息 【更新说明】 对不起一直支持116114的你，我们知道错了！程序猿哥哥们已经紧急加班修复了bug, 愿各位在新版本的陪伴下可以度过一个美好的光棍节！作为补偿，我们会在节后推出一大波现金红包，用来弥补各位受伤的小心灵, 请随时关注最新活动及时领取福利！最特别的爱，只给最特别的你！

题库发布2025/H3CSE/GB0-372/382/392

在现代自动化控制领域，PID（比例-积分-微分）控制器因其简单易用和稳定性而广泛应用。然而，传统的PID控制器存在参数整定困难、适应性不足等问题，这限制了其在复杂系统中的性能。为了解决这些问题，研究人员将神经网络与PID控制器相结合，并引入了优化算法，如粒子群优化（PSO，Particle Swarm Optimization），形成了神经网络PID控制策略。 粒子群优化是一种仿生优化算法，源自对鸟群和鱼群集体行为的研究。它通过模拟群体中的个体在搜索空间中移动和优化，寻找最优解。在神经网络PID控制中，PSO用于调整神经网络的权重和阈值，从而实现PID参数的自适应优化。 神经网络，特别是前馈型的多层感知器（MLP，Multi-Layer Perceptron），被用来作为非线性映射工具，它可以学习并逼近复杂的系统动态。在神经网络PID控制中，神经网络负责预测系统的未来输出，以此来改善PID控制器的决策。相比于固定参数的PID，神经网络可以根据系统的实时状态动态调整其参数，提高控制性能。 具体来说，神经网络PID控制系统的工作流程如下： 1. 初始化：设定粒子群的位置和速度，以及神经网络的初始参数。 2. 输入处理：输入信号经过神经网络进行预处理，形成神经网络的输入向量。 3. 粒子群优化：利用PSO算法更新神经网络的权重和阈值，即PID参数。每个粒子代表一组PID参数，其适应度函数通常是系统的性能指标，如稳态误差、超调量等。 4. 输出计算：根据优化后的神经网络参数，计算PID控制器的输出信号。 5. 系统响应：将PID控制器的输出应用于系统，观察系统响应。 6. 反馈循环：根据系统响应调整粒子的位置，然后返回步骤2，直至满足停止条件。 这种结合了PSO和神经网络的PID控制策略有以下优点： - 自适应性强：能够自动适应系统的变化，提高控制性能。 - 鲁棒性好：对系统模型的不确定性及外部扰动具有较好的抑制能力。 - 调参简便：通过PSO优化，无需人工反复调试PID参数。 - 实时性能：能够在短时间内完成参数优化，满足实时控制需求。 SPO_BPNN_PID-master这个文件名可能代表了一个关于“基于粒子群优化的神经网络PID控制”的开源项目或代码库。在这个项目中，开发者可能提供了实现这种控制策略的代码，包括神经网络的构建、PSO算法的实现以及PID参数的优化过程。使用者可以通过研究和修改这些代码，应用到自己的控制系统中，或者进一步研究优化方法以提升控制效果。 基于粒子群优化的神经网络PID控制是自动化控制领域的创新应用，它将先进的优化算法与智能控制理论相结合，为解决传统PID控制器的局限性提供了一种有效途径。通过这样的方法，我们可以设计出更加智能化、自适应的控制系统，以应对日益复杂的工程挑战。

在本本科毕业设计项目中，主要实现了两个关键的技术——图像隐写分析与隐写去除，这两部分都是信息安全领域的重要研究方向。项目利用了深度学习技术，特别是神经网络模型，为图像隐写术提供了高效的解决方案。 我们来讨论图像隐写分析。隐写术是一种在数字图像中隐藏信息的技术，通常用于保密通信或者版权保护。而隐写分析则是反向过程，即检测和提取这些隐藏的信息。在这个项目中，采用了SRNet（Super-Resolution Network）网络模型进行隐写分析。SRNet是一种基于深度学习的超分辨率重建网络，它能够通过学习图像的高阶特征来提升图像的分辨率。在这里，SRNet被改编并应用于隐写检测，其强大的特征提取能力有助于识别出图像中可能存在的隐写痕迹，从而实现有效的隐写分析。 接下来，我们关注隐写去除环节，这里使用的是DDSP（Deep Dct Sparsity Prior）网络模型。DDSP模型是针对图像隐写去除设计的，它利用离散余弦变换（DCT）的稀疏性特点，结合深度学习的方法，来恢复被隐写篡改后的原始图像。在DDSP模型中，网络会学习到图像DCT系数的稀疏分布特性，并通过反向传播优化，尽可能地还原未被隐写篡改的图像内容，达到去除隐写信息的目的。 此本科毕业设计项目的实施，不仅展示了深度学习在图像处理领域的强大能力，还体现了在信息安全领域的应用潜力。SRNet和DDSP网络模型的结合使用，提供了一套完整的从检测到去除的隐写处理流程，对于理解和研究图像隐写技术具有重要的参考价值。同时，这也是一次将理论知识转化为实际应用的良好实践，对于提高学生的动手能力和解决实际问题的能力大有裨益。 在实际操作中，项目文件“ahao3”可能是包含了该项目代码、数据集、训练脚本等相关资料的文件或文件夹，具体的内容可能包括模型的训练记录、测试结果、源代码等，这些资料对于复现和理解这个项目至关重要。通过深入研究这些文件，可以更深入地了解SRNet和DDSP模型的工作原理以及如何在图像隐写分析和去除任务中应用它们。 这个本科毕业设计项目是对深度学习应用于图像隐写分析和去除的积极探索，不仅对学术研究有所贡献，也为实际的安全防护工作提供了新的思路和技术支持。

在线词典项目描述： 版本号：v1.1 升级描述：1. 同时支持管理员（用户名：root,密码：1）和普通用户 2. 管理员可以查询所有用户的使用记录 服务器： 1. 支持并发服务器,每有一个客户端connect成功后，提示某某客户端已连接并打印客户端的ip和端口号。 2. 服务器程序可在任意IP地址上运行，并且允许IP地址快速重用 3. 接收到客户端的信息后，可以执行相应的操作：注册，登陆，退出 注册：接收到注册新用户指令后，可以创建sqlite3数据库，将用户名和密码存储到数据库的user表中（用户名name为primary key）。 登陆：接收到登陆命令，可以查询客户端输入的用户名和密码数据库中有没有，有的话跳到下一个菜单（查询单词，历史纪录，退出），没有的话打印错误信息。 查询单词：用户输入单词，服务器从dict.txt文件中遍历有无该单词，有的话打印释义，没有的话打印错误信息，并将用（户名，时间，单词）存储到数据库的history_record表中。（‘#’返回上一级菜单） 历史纪录：用户选择历史记录查询，服务器从数据库的history_record表查询相同name的记录，每查询到一条，调用一次callback将信息发送到客户端，查询完毕后通知客户端。 退出：客户端退出，服务器打印"client exit!" 退出：客户端退出，服务器打印"client exit!" 客户端： 1. 客户端输入./client 192.168.23.128(服务器IP地址） 10000（端口号），参数格式不对或少报错，端口号不能小于5000，小于5000报错 2. 客户端支持注册，登陆，退出 注册：向服务器发送用户名和密码，接收服务器返回来的信息，注册成功/当前用户已存在 登陆：用户输入用户名和密码，客服端将用户名和密码发送给服务器，接收服务器返回的信息，如果OK，打印Login OK! 进入下一菜单（查询单词，历史纪录，退出），否则打印错误信息 查询单词：用户输入单词，客户端将单词发送给服务器，服务器将释义返回给客户端，客户端将释义打印出来 历史纪录：用户选择历史记录查询，客户端将信息发送给服务器，服务器循环把该用户的历史查询记录发送给客户端，客户端循环将其打印出来。 退出：客户端关闭套接字后结束进程 退出：客户端关闭套接字后结束进程

该数据集来自 OpenCellid - 世界上最大的蜂窝信号塔的开放数据库。 截至 2021 年，它拥有超过 4000 万条关于全球蜂窝信号塔（GSM、LTE、UMTS 等）的记录及其地理坐标和元数据（国家代码、网络等）。 OpenCelliD 项目在 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License 协议下许可使用，我们根据相同许可条款重新分发此数据集的快照。登录后即可下载最新版本的数据集。

在Windows操作系统中，开发人员可以使用Performance Data Helper（Pdh）库来监控系统的各种性能指标，如磁盘使用情况、网络流量、IO读写速率以及CPU使用率等。Pdh是一个强大的API，允许C++程序员，尤其是使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架的开发者，以编程方式获取这些关键信息。本项目名为"ServerMonitor"，显然它是一个用于实时监控服务器性能的应用程序。 我们要理解Pdh的基本用法。Pdh API提供了`PdhOpenQuery`函数来创建一个查询对象，它是收集性能数据的基础。接着，我们可以使用`PdhAddCounter`添加我们感兴趣的计数器，比如"\PhysicalDisk(_Total)\% Disk Time"来获取所有磁盘的平均使用时间，或者"\Network Interface(*)\Bytes Total/Sec"来监控网络接口的总流量。每个计数器都代表一个特定的性能指标。 对于磁盘性能监控，Pdh可以提供如"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Time"（磁盘时间百分比）、"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Read Time"和"\LogicalDisk(_Total)\% Disk Write Time"（分别表示读写时间百分比）等计数器，这些都能反映出磁盘的繁忙程度。同时，"\LogicalDisk(_Total)\Current Disk Queue Length"（当前磁盘队列长度）也能反映磁盘I/O请求的等待情况。 网络流量的监控则依赖于"\Network Interface(*)\Bytes Total/Sec"（每秒传输的字节数）和"\Network Interface(*)\Packets/sec"（每秒传输的数据包数）等计数器，通过这些数据可以计算出上传和下载的速率。 CPU使用率的监控通常使用"\Processor(_Total)\% Processor Time"计数器，它表示处理器在执行非空闲线程时花费的时间比例。 在MFC环境中，可以创建一个定时器类，定期调用`PdhCollectQueryData`来更新性能数据，然后使用`PdhGetFormattedCounterValue`将原始数据转换为可读的格式。开发过程中，可能还需要处理`PdhValidatePath`和`PdhValidateCounter`返回的错误，确保添加的计数器路径和计数器本身是有效的。 项目中的"ServerMonitor.VC.db"是Visual Studio的数据库文件，用于存储项目的一些元数据。"ServerMonitor.sln"是解决方案文件，包含了项目的配置和依赖关系。".vs"文件夹包含了Visual Studio工作区的相关设置，"x64"目录可能包含了针对64位架构的编译输出。"ServerMonitor"可能是项目源代码所在的文件夹，而"ipch"则是Intel Precompiled Header（预编译头文件）的缓存目录。 总结起来，"Windows利用Pdh读取机器的磁盘，网络，CPU等信息"这个项目利用了Pdh API，结合C++和MFC，实现了对服务器性能的实时监控，提供了对磁盘使用、网络流量和CPU利用率等关键指标的可视化展示。开发人员可以以此为基础，进一步定制化监控需求，比如添加报警机制或生成性能报告。

C++多线程网络编程Socket实例,利用Socket编程是一类典型的网络通信程序，特别是在实时性要求比较高的项目中，Winsock编程方法是非常实用的。下面介绍在VC 6.0环境下开发Winsock程序的方法。

最近我参与了一个项目，需要在内网环境下进行开发（因为网络安全问题，不允许链接外网），在经过一番搜索和研究之后，我了解到Visual Studio 2019也提供了一个完整的离线安装包，其中包含了C#和ASP.NET等所需的全部组件。这个离线安装包的大小达到了54GB。尽管庞大，但也能满足我在内网环境下进行开发的需求。于是我决定下载并进行离线安装。 为了确保下载过程的安全稳定，我选择了官方网站提供的下载链接。这样能够降低版权风险，减少被下载文件篡改的风险。我耐心等待了一段时间，终于成功地将完整的离线安装包下载下来。 接下来是离线安装的过程。首先，我将安装包解压至本地电脑的指定目录中。然后，我打开Visual Studio 2019的安装程序，选择离线安装选项，并指定解压后的安装文件所在的目录。随后，我根据自己的需要进行定制化安装，选择了C#和ASP.NET等相关组件。安装过程虽然较为耗时，但仍然顺利完成。

cisco ASA系列镜像文件