计算机网络-Andrew S.Tanenbaum 英文版习题解答(第五版)
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中文版和英文版 非常难找到的 答:狗能携带21 千兆字节或者168千兆位的数据。18 公里/小时的速度等于0.005 公里/秒,走过x 公里的时 间为x / 0.005 = 200x 秒, 产生的数据传输速度为168/200x Gbps或者840 /x Mbps。因此,与通信线路相比较,若x<5.6 公里,狗有更高的速度。 SOLUTIONS TO CHAPTER 1 PROBLEMS 1. The dog can carry 21 gigabytes, or 168 gigabits. A speed of 18 km/hour equals 0.005 km/sec. The time to travel distance x km is x /0.005 = 200x sec, yielding a data rate of 168/200x Gbps or 840/x Mbps. For x < 5.6 km, the dog has a higher rate than the communication line.
2023-12-05 23:44:19 837KB 计算机网络 computer network
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献给所有对技术抱有好奇心和热情的软件工程师们
2023-04-26 09:37:23 71.63MB 分布式 范型
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计算机网络 第四版 Andrew S. Tanenbaum 英文原版
2023-04-19 22:11:21 8.63MB 计算机网络 经典国外教材
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主成分回归代码matlab及示例机器学习(Coursera) 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习(Coursera)编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后,您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务,但是如果您陷入困境,请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德(Andrew Ng) 第一周 视频:简介 测验:简介 视频:具有一个变量的线性回归 测验:具有一个变量的线性回归 第二周 视频:具有多个变量的线性回归 测验:具有多个变量的线性回归 视频:八度/ Matlab教程 测验:八度/ Matlab教程 编程分配:线性回归 第三周 视频:Logistic回归 测验:逻辑回归 视频:正则化 测验:正则化 编程分配:逻辑回归 第四周 视频:神经网络:表示 测验:神经网络:表示形式 编程作业:多类分类和神经网络 第五周 视频:神经网络:学习 测验:神经网络:学习 编程作业:神经网络学习 第六周 视频:应用机器学习的建议 测验:应用机器学习的建议 视频:编程分配:正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验:机器学习
2023-03-14 10:59:50 73.39MB 系统开源
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《经典原版书库:计算机网络(英文版·第5版)》是全球最具权威性和经典性的计算机网络教材,我国各高等院校也广泛采用此书作为计算机网络课程的基本教材。Tanenbaum教授以高深的理论造诣和丰富的实践经验,在书中对计算机网络的原理、结构、协议标准与应用等做了深入的分析与研究。 全书按照网络协议模型(物理层、数据链路层、介质访问控制子层、网络层、传输层和应用层)’自底向上逐层讲述每一层所用的技术与协议标准,并给出大量实例。全书内容全面翔实,体系清晰合理叙述由简入繁、层层深入,自底向上方法也符合人类从底层到高层的认识规律,因此是公认的最适合网络入门的教材。
2023-02-22 22:37:12 6.77MB 计算机网络 文字版
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最新(2013年春)一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 讲义合集 lectures 是我在跟进课程学习时候下载的,非常好的课程和讲解,的确很有收获。 希望能够对大家有用。
2022-11-29 09:22:19 35.15MB 机器学习 Machine Learning AndrewNg
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Modern Operating Systems - Andrew S. Tanenbaum
2022-10-18 09:00:56 5.37MB
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SUMS49 Elementary Differential Geometry, 2nd Edition, Andrew Pressley (2010).zip
2022-10-10 16:34:41 21.51MB math
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Andrew Ng, Deep learning课程第五课时间序列(RNN)作业 照搬的别人的,只是为了回本。 里面既有源码(不包含答案)的,方便做作业;也有答案版本(_ans结尾),方便不会时候对答案
2022-07-01 17:55:21 147B Andrew Ng Deep Learning
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