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用于ns-3的OpenFlow 1.3模块 这是OFSwitch13模块，它通过功能增强了，从而使ns-3用户可以模拟软件定义的网络（SDN）。 实际上，此模块实现了用于将ns-3模拟器互连到 （ofsoftswitch13）库的的接口。 实际上，该库提供了开关实现，用于向OpenFlow 1.3有线格式转换或从OpenFlow 1.3有线格式转换的库以及用于从控制台配置开关的dpctl工具。 请访问以获取有关模块设计，文档以及入门指南的详细信息。 可找到该项目的最新版本的代码API文档。 有助于 请为这个项目做出贡献，将您的错误报告提交给。 有关修复和改进，请考虑创建拉取请求。 执照 OF

用于QUIC基准测试的网络模拟器 该项目构建了一个测试框架，该框架可用于在各种网络条件下对QUIC实现的性能进行基准测试和测量。 它使用网络模拟器来模拟网络条件和交叉流量，以及将真实世界与模拟世界联系起来。 它使用docker隔离和强制客户端和服务器之间的流量流经模拟网络。 框架 该框架使用docker-compose组成三个docker映像：网络模拟器（在目录中找到）以及客户端和服务器（在各个QUIC实现目录中找到，对于简单的shell，在目录中找到） 。 该框架在主机上使用两个网络： leftnet （IPv4 193.167.0.0/24，IPv6 fd00：cafe：cafe：0 :: / 64）和rightnet （IPv4 193.167.100.0/24，IPv6 fd00：cafe：cafe :hundred_points: ：/ 64）。 leftnet连接到客户端rightnet映像， righ

matlab精度检验代码精确点神经元网络模拟器 （注意：不适用于人工神经网络） 该程序旨在为尖峰神经元模型网络提供准确的模拟器和便携式代码框架。 还提供了一个方便的GNU Octave / Matlab与核心模拟器的接口。 通过根据（例如尖峰）事件时序打破模拟时间步长（dt）来获得精度。 这样子时间步内的动态就很平滑，并且经典的ODE解决方案（尤其是RK4）可以很好地工作。 当前的神经元模型为（括号：代码内使用的名称）： 具有指数衰减电导（LIF-G）的泄漏积分和发射模型。 具有“ alpha函数”电导（LIF-GH）的泄漏集成和发射模型。 具有指数衰减电导（HH-G）的霍奇金·赫x黎（Hodgkin Huxley）神经元模型。 具有“ alpha功能”电导（HH-GH）的霍奇金·赫x黎（Hodgkin Huxley）神经元模型。 霍奇金·赫x黎（Hodgkin Huxley）神经元模型，具有连续的（但主要在尖峰附近）突触相互作用（HH-GH-cont-syn）。 跳跃当前的神经元模型（IF跳跃）。 霍克斯模型（Hawkes-GH）。 对神经元模型的可选修改： 向这些模型添加交流电。（

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Radio propagation: free space, two-ray, and lognormal shadowing Mobility: random waypoint model PHY: SNR-based packet capture, broadcast, dynamic transmission rate and power MAC: IEEE 802.11 (CSMA/CA, virtual carrier sense, and RTS-CTS-DATA-ACK) NET: ad hoc routing APP: overlay routing protocols