文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型，并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear

ns-2中MCMI多接口多信道拓展方案（最佳方案）。包含信道分配算法。pdf文件中包含全部代码。

TensorFlow是一款优秀的深度学习框架，支持多种常见的操作系统，例如Windows10，Mac Os等等，同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本。此篇教程将介绍如何安装最新版TensorFlow框架（2.1.0版本） 安装步骤 1.常用IDE安装 2.CUDA安装 3.cuDNN神经网络加速库安装 4.TensorFlow框架安装 常用IDE安装 用户在Python官网上可以下载到最新版本（Python3.7）的解释器。（Python官网）Python解释器可以让用户利用Python语言编写的代码可以被执行。目前有许多优秀的集成开发环境（IDE

nsBench可以快速的进行模拟开发和分析，能自动的生成tcl脚本语言。

PLC-Gnosis（工作名称） 本文档正在进行中，因为构建过程仍在完成，等待在我们的目标平台上成功（和轻松）编译，以及所有说明和先决条件的整合。 它可能会发生变化，我们建议您在阅读时购买大量的盐。 该软件是围绕 ns-3 网络模拟器构建的实验性电力线通信模块的 GUI。 ＃＃概述＃＃ 该软件的目的是抽象出使用 ns-3 模拟器在 C++ 中从头开始手工拼凑电力线通信网络模型的困难和耗时的过程。 GUI 提供了以图形方式表示可用网络组件所需的大部分工具，并提供了用于调整模型参数、电缆类型、噪声源等的直观界面。 这个包还构建了一个库，通过它可以将在 GUI 中创建的模型加载到手工制作的模拟代码中。 当使用 ns-3 plc 模块对电力线通信网络进行建模时，这允许在方法和目的方面具有极大的灵活性。 ##许可证的东西## 已验证尽可能多的代码与 GPLv3 兼容。 虽然我们已尽最大

在NS2下leach的安装，完成在ＮＳ２下的仿真

本文针对ns2初学者汇总一些ns2软件仿真的源代码，适合初学者使用。本人毕设起步之作，十分有用。

ns3 指南The ns-3 simulator is a discrete-event network simulator targeted primarily for research and educational use. The ns-3 project, started in 2006, is an open-source project developing ns-3. The purpose of this tutorial is to introduce new ns-3 users to the system in a structured way. It is sometimes difficult for new users to glean essential information from detailed manuals and to convert this information into working simulations. In this tutorial, we will build several example simulations, introducing and explaining key concepts and features as we go.

NS网络模拟的好书！北京邮电大学出版的那本！

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张