主要内容：本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路，还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。 适合人群：对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。 使用场景及目标：适用于各种类型数据的分类及预处理，在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。 其他说明：文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本，方便读者理解和实践。同时，项目允许在特定应用场景下定制和调参，增强了方法的实用性。

bind "v" "+cjpre" //此项为MCJ，低速能跑到300+ bind "space" "+lj" //此项为长跳，普通长跳到258，配合cj或dcj可到270 config内可设置防烟雾，防闪光。 必须4554客户端，其他版本没用。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。 这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。 1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，CNN-BILSTM回归预测，MATLAB代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

硬件平台：STM32F4系列 程序设计：基于STM32HAL库，UART DMA方式接收与发送，串口数据缓存使用lwrb（FIFO），接收与发送的数据实现零拷贝，为了单片机使用效率，可以参考。 测试验证：上位机向两个串口进行1ms定时发送1024字节，百万数据量收发正常

### 非电信运营商路由表解析 #### 一、引言 在互联网世界里，不同运营商之间的网络连接至关重要。为了确保数据包能够准确无误地从一个网络传递到另一个网络，路由表扮演着核心角色。本文将深入分析一份非电信运营商（如铁通、移动、联通、长城宽带等）的路由表数据，该路由表包含了4800多条记录，旨在帮助读者理解这些数据背后的逻辑和技术细节。 #### 二、路由表基础知识 1. **IP地址与子网掩码**：路由表中的每一条记录都由一个IP地址段和一个子网掩码组成。例如，“39.180.0.0/16”表示从39.180.0.0到39.180.255.255的所有IP地址。 2. **CIDR表示法**：“/16”或“/24”是CIDR（无类别域间路由）表示法的一部分，用于指定子网掩码。数字越大，子网划分得越细，范围越小。 3. **路由选择原则**：当路由器收到数据包时，它会根据最长前缀匹配原则来决定将数据包发送到哪个下一跳。 #### 三、路由表数据分析 ##### 1. 39.x.x.x/16 地址段 这部分路由表记录了以39开头的多个地址段。这些IP地址段通常被分配给特定的网络服务提供商或者大型企业使用。例如： - `39.180.0.0/16` 到 `39.191.0.0/16` 这一系列地址段，每个地址段覆盖了65536个IP地址。这意味着从39.180.0.0到39.191.255.255之间的所有IP地址都被包含在内。 这些地址段可能被分配给了不同的运营商或者企业，用于提供各种网络服务。 ##### 2. 111.x.x.x 地址段 111.x.x.x 地址段涉及更复杂的子网划分方式，包括不同的子网掩码长度。这里我们看到一些具体的例子： - `111.0.0.0/10` 表示从111.0.0.0到111.63.255.255的地址空间。 - `111.1.0.0/16` 和 `111.1.96.0/19` 显示了在同一主类别的IP地址下，进一步细分出更小的子网。例如： - `111.1.0.0/16` 覆盖了111.1.0.0至111.1.255.255； - `111.1.96.0/19` 只包括111.1.96.0至111.1.127.255的范围，这比`/16`的子网掩码更为精确。 - 在 `111.4.0.0/19` 的基础上进一步细分出 `111.4.32.0/22` 和 `111.4.36.0/24`，这意味着： - `111.4.0.0/19` 包括了111.4.0.0至111.4.63.255的地址； - `111.4.32.0/22` 覆盖了111.4.32.0至111.4.35.255； - `111.4.36.0/24` 只包括111.4.36.0至111.4.36.255的IP地址。 这种细分方法有助于更高效地管理和利用IP地址资源，同时也能更好地控制网络流量的流向。 ##### 3. 复杂子网划分示例 除了上述提到的简单划分之外，该路由表还包含了一些较为复杂的子网划分案例，比如： - `111.11.188.0/23` 和 `111.11.190.0/23`：这两个地址段分别涵盖了111.11.188.0至111.11.189.255和111.11.190.0至111.11.191.255的地址范围。 - `111.11.192.0/18`：这个地址段包含了从111.11.192.0到111.11.223.255的所有IP地址。在这个范围内，还有更细致的子网划分，例如 `111.11.194.0/24`，只包括了111.11.194.0至111.11.194.255的IP地址。 #### 四、结论 通过对这份非电信运营商路由表的分析，我们可以看出非电信运营商在IP地址资源管理和网络规划方面也采取了精细的策略。通过使用不同的子网掩码长度进行子网划分，不仅能够有效利用有限的IP地址资源，还能提高网络效率和安全性。对于网络工程师和技术人员来说，深入理解这些路由表中的技术细节对于优化网络结构、提升服务质量具有重要意义。

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

标题中的“长条形和圆仓扫描的.PCD文件”指的是使用三维激光扫描技术获取的两种几何形状的数据文件，即长条形结构和圆形储物仓。这些数据通常被保存在PCD（Point Cloud Data）文件格式中，这是一种广泛用于存储3D点云数据的标准格式。PCD文件包含了空间中一系列点的坐标信息，这些点可以组合成一个三维模型，例如建筑物、地形或者这里提到的长条形结构和圆仓。 描述中提到的“用于测试PCL体积计算”是指使用PCL（Point Cloud Library）进行体积计算。PCL是一个开源的C++库，专门用于处理3D点云数据。它包含了大量的算法，用于点云的处理、分割、特征提取、表面重建、目标识别以及包括体积计算在内的几何计算。在这个测试中，可能的目标是验证PCL库在计算长条形和圆仓形状物体的体积方面的准确性和效率。 标签“测试”表明这是一个评估或验证过程，可能涉及比较不同方法或参数对体积计算结果的影响，或者检查PCL库在不同条件下的性能。 压缩包子文件的文件名称列表暗示了这可能是针对多个不同场景或对象的测试数据。例如： - "cu_result_25_高炉无遮挡.rar"：这可能是一个关于高炉（可能是工业炼铁设备）的扫描数据，标号为25，可能是测试序列的一部分，且“无遮挡”意味着在扫描时没有其他物体阻挡视线，提供了完整的三维数据。 - "cu_result_71_焦煤空地数据.rar"：焦煤是炼钢过程中的一种原料，这里的“空地数据”可能指的是焦煤堆场的扫描，可能用于计算存储量或评估空间利用率。 - "cu_result_29_JM2.rar"：JM可能代表某个特定的地点或项目，而“29”可能是另一个测试编号。具体含义可能需要根据实际上下文来解读。 在使用PCL进行体积计算时，通常会经历以下步骤： 1. 导入PCD文件：读取扫描得到的点云数据到PCL环境中。 2. 数据预处理：去除噪声点、滤波、地面移除等，提高数据质量。 3. 几何形态识别：识别出长条形和圆仓的轮廓，这可能需要用到点云分割和聚类算法。 4. 体积计算：根据识别出的几何形状，使用相应的数学公式计算体积。对于长条形，可以使用长方体体积公式；对于圆仓，可能需要考虑其半径和高度来应用圆柱体体积公式。 5. 结果评估：比较实际测量值与计算值，评估精度。 这个项目关注的是利用PCL库处理3D点云数据，特别是针对特定几何形状的体积计算，通过不同的测试数据集来验证和优化算法的性能。这种工作对于物流管理、仓储规划、资源估算等领域都有实际应用价值。