在本次西南交通大学无线通信网络仿真的期末课程设计中，学生将深入学习并实践无线通信网络的基本原理、模型和分析方法。通信工程是一门广泛的学科，它涵盖了从信号传输到网络架构的众多领域。通过仿真，学生可以理解并掌握无线通信网络的运行机制，提高其在实际问题中的解决能力。 无线通信网络的基础知识是必不可少的。这包括无线通信的基本概念，如无线电波的传播特性、调制与解调技术以及信道编码。无线通信网络主要由天线系统、发射机、接收机和信道组成，这些部分的工作原理需要有深入的理解。在仿真中，学生可能需要使用像Matlab或NS-3这样的工具来模拟信号在不同环境下的传播效果，研究衰减、多径效应和干扰等因素对通信质量的影响。 无线网络的拓扑结构是另一个关键点。学生需要了解点对点、多点接入（如Wi-Fi）、蜂窝网络（如4G/5G）等不同的网络架构。在仿真过程中，学生会设置和调整网络参数，如基站的覆盖范围、用户设备的分布密度以及频谱资源分配策略，以观察网络性能的变化。 此外，无线通信网络中的协议也是重点学习内容。例如，TCP/IP协议族在无线网络中的应用，包括物理层、数据链路层、网络层和传输层的功能。学生需要理解每个协议的作用，如ARP、IP、TCP和UDP，并在仿真中模拟它们的交互过程。对于无线网络，MAC层的CSMA/CD或CSMA/CA协议以及路由协议（如RIP、OSPF）的实现也非常重要。 再者，无线通信网络的性能评估是课程设计的重要环节。这涉及到吞吐量、延迟、丢包率、覆盖率和能量效率等关键指标的计算。学生需要学会如何在仿真环境中设置合适的性能度量，以评估不同网络配置的效果。 安全性和可靠性是无线通信网络不可忽视的部分。学生需要考虑加密算法、身份验证机制以及抗干扰策略，以确保无线通信的安全。在仿真中，可能会模拟各种攻击场景，比如窃听、欺骗和拒绝服务攻击，以测试网络的安全性。 西南交通大学的无线通信网络仿真期末课程设计旨在通过理论与实践相结合的方式，使学生全面掌握无线通信网络的原理和技术，为未来从事相关工作或研究打下坚实基础。通过这个过程，学生们不仅能够深化对通信工程的理解，还能提升解决实际问题的能力。

1. 手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2. 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3. 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4. 用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分 5. 手动实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 6. 使用torch.nn实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 7. 设计实验，对比分析LSTM和GRU在相同数据集上的结果。

二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.

1.手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 2.利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 3.在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数 对比使用不同激活函数的实验结果 4.对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响 使用不同的隐藏层层数和隐藏单元个数，进行对比实验并分析实验结果 5.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 6.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现L2正则化 探究惩罚项的权重对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 7.对回归、二分类、多分类任务分别选择上述实验中效果最好的模型，采用10折交叉验证评估实验结果 要求除了最终结果外还需以表格的形式展示每折的实验结果

西南交通大学计算机考研资料

《北京交通大学高级程序设计与计算思维训练》是针对计算机科学教育和编程能力提升的一个重要资源集合，涵盖了多种算法和逻辑思维挑战。这个资料包旨在帮助学生深入理解和掌握高级程序设计技巧，同时锻炼他们的计算思维能力。 一、计算思维训练 计算思维是解决问题和设计系统时所采用的一种抽象和问题解决的方法，是计算机科学的核心概念之一。它包括分解问题、模式识别、抽象化和算法设计等关键步骤。通过这些训练题目，学生可以学习如何将复杂问题拆解为可处理的小部分，构建模型并设计有效的解决方案。 二、高级程序设计 高级程序设计不仅涉及编程语言的语法和语义，更注重高效和优雅的代码编写。在“高级程序设计—计算思维训练—大作业”中，学生可能遇到各种编程挑战，如使用数据结构（如栈、队列、树、图）解决实际问题，以及运用递归、动态规划等算法设计方法。这些练习有助于提高学生的编程技巧，使他们能处理更大规模和更复杂的软件项目。 三、巅峰日 "巅峰日"可能是指寻找一个序列中的最大连续子序列和，这是动态规划的一个典型应用。在解决这类问题时，学生需要理解状态转移方程，并能构造合适的算法来找到最优解，这有助于提升他们在实际编程中的分析和编程能力。 四、魔法数 "魔法数"可能是指一类具有特定性质的数字，例如在某些编程竞赛中可能出现的数字游戏或者数学谜题。这类问题通常需要深入理解数字的性质，结合数学知识和编程技巧，设计算法求解。 五、最小差元素(SPJ) "最小差元素"可能是指在一个数组中找出两个数，使它们之间的差值最小。这涉及到数组遍历和比较，优化搜索策略，如二分查找或排序，以提高效率。这类问题有助于培养学生的算法思维和数据结构运用能力。 六、搭积木 "搭积木"可能是一个关于几何和空间结构的问题，可能需要编程解决三维空间中的排列和组合问题。解决此类问题需要对空间想象能力和逻辑推理有较高要求，同时也涉及到数据结构如堆栈、队列的运用。 七、电梯II "电梯II"可能是指模拟多部电梯在摩天大楼中的调度问题，涉及到优先级队列、状态机等概念。这需要学生理解并发控制和资源分配的策略，对于理解和实现复杂系统有极大的帮助。 北京交通大学的这个资料包提供了丰富的编程与计算思维实践题目，涵盖了教育和考试中常见的编程挑战，是提升学生程序设计能力和计算思维能力的宝贵资源。通过这些训练，学生不仅可以掌握编程语言，还能锻炼到问题解决、算法设计和抽象思维等核心计算机科学素养。

该课件为上海交通大学信息安全专业网络信息安全概论课程的课件

一. 实验目的：通过学习简单的指令系统及其各指令的操作流程，用 Verilog HDL 语言实 现简单的处理器模块，并通过调用存储器模块，将处理器模块和存储器模块连接形成简 化的计算机核心部件组成的系统。 二. 实验内容 1. 底层用 Verilog HDL 语言实现简单的处理器模块设计。 2. 调用存储器模块设计 64×8 的存储器模块。 3. 顶层用原理图方式将简单的处理器模块和存储器模块连接形成简单的计算机核心 部件组成的系统。 4. 将指令序列存入存储器，然后分析指令执行流程。

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