随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。
对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。
为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。
本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。
分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
分类算法通过对已知类别训

实验三TCPTahoe与Reno运行机制对比分析以及ns2.35环境变量配置问题，关于实验及ns安装时碰到的问题，详情可以搭配博客食用

lruoptfifo三种算法的模拟实现（有详细置换过程）

模糊控制的论文很有用将传统PID和模糊·PID控制对比

KerasApplications模块各网络对比——基于ImageNet预训练权重的猫狗大战分类

《图论与网络最优化算法》是计算机科学与工程领域中的一门重要课程，主要研究如何在图结构中寻找最优解。
龚劬教授的这本教材深入浅出地讲解了图论的基本概念、网络最优化算法及其应用。
课后习题和参考答案是学习过程中的重要辅助资料，能够帮助学生巩固理论知识，提升实践能力。
我们要理解什么是图论。
图论是数学的一个分支，研究点（顶点）和点之间的连接（边）组成的结构——图。
在计算机科学中，图常被用来建模各种复杂问题，如网络连接、交通路线、社交关系等。
图的性质包括连通性、树形结构、环、路径、欧拉路径、哈密顿回路等。
网络最优化算法则是图论在实际问题中的应用，比如最小生成树问题（Prim或Kruskal算法）、最短路径问题（Dijkstra或Floyd-Warshall算法）、最大流问题（Ford-Fulkerson或Edmonds-Karp算法）。
这些算法的目标是在满足特定约束条件下找到最优解，如最小化成本、最大化流量等。
课后的习题涵盖了图论的基础概念和网络最优化算法的各个方面。
例如，可能会要求学生构造特定类型的图，分析其性质，或者设计算法解决实际问题。
参考答案提供了正确的解题思路和步骤，有助于学生检查自己的理解和解题技巧。
在"平时作业答案"这个文件中，可能会包含对这些问题的详细解答，包括图的表示方法（邻接矩阵、邻接表等），解题过程中的逻辑推理，以及算法的具体实现。
通过对比参考答案，学生可以发现自己的不足，进一步提高解决问题的能力。
学习《图论与网络最优化算法》不仅可以提升理论素养，还能培养解决实际问题的能力。
在教育和考试场景中，这部分知识是许多计算机专业考试和竞赛的重要部分，如ACM/ICPC编程竞赛、研究生入学考试等。
掌握好这些内容，对于从事计算机网络、数据结构、算法设计等相关工作大有裨益。
《图论与网络最优化算法》不仅是一门理论课程，更是一门实践性强、应用广泛的学科。
通过深入学习和练习，学生能够掌握解决复杂问题的工具，为未来的职业生涯打下坚实基础。

这是一篇在网络资料的基础上，整理后的文档，描写了关于区块链存证的各种机制的分析与对比，对于新手，了解相关概念是非常有帮助的，但此文档不涉及具体的操作。
只是相关概念的分析与对比。

h265/hevc格式的mp4测试文件，用于开发测试对比视频测试文件:h265/hevcmp4格式

CMADS数据集运用,大气驱动场的质量一直是影响水文模型模拟结果的重要因素之一，较差的大气驱动场数据通过误差传递，使得水文模型输出结果的不确定性增加。
我国幅员辽阔且地形复杂，而气象观测站点却相对稀缺，现有观测站点已不能满足大尺度水量、能量平衡过程的模拟研究工作。
引入中国陆面同化系统强迫场CLDAS，建立CMADS数据集，以祁连山黑河流域为典型研究区，利用CMADSV1．0版本数据集驱动SWAT模型，并对CFSＲ及传统气象站驱动SWAT的结果进行对比分析。
通过对黑河流域3个水文控制站(莺落峡，祁连山及扎马什克)径流量进行率定与验证后发现:CMADS+SWAT模式径流输出结果总体优于CFSＲ+SWAT模式及TWS+SWAT模式的模拟结果，利用CMADS+SWAT模式亦可很好地反映黑河流域各类地表分量(如土壤湿度、融雪等)时空分布特征，表明CMADS数据集较传统气象站驱动大中尺度水文模型拥有更明显的优势，该数据集将为我国地面气象站缺乏区及无站区(如中国西部及我国大部分高寒山区等)的大气－水文耦合研究提供重要的气象数据保障

使用机器学习算法预测泰坦尼克号存活概率分析，源码为jupternotebook格式，从数据预处理到可视化展示，特征相关性分析，到最后的几种算法预测准确率对比

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。