详细说明见:重邮等高校在linux下使用openkeeper代替netkeeper连接网络http://haofly.net/blog/2014/03/02/openkeeper
2023/9/5 7:31:54 902KB linux openkeeper 重邮
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详细阐明见:重邮等高校在linux下使用openkeeper代替netkeeper连接网络http://haofly.net/blog/2014/03/02/openkeeper
2023/3/3 20:17:55 901KB linux openkeeper 重邮
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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的功能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。
服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块;
同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。
2022/12/31 4:35:11 3.43MB 完成端口 IOCP SOCKET
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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的功能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。
服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块;
同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。
2020/11/15 19:46:06 3.43MB 完成端口 IOCP SOCKET
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VisualStudio2010sp1晋级包,安装此晋级包前需已安装VisualStudio2010,执行晋级程序前请先连接网络。
如有疑问请留言互相讨论。
2020/7/6 9:23:21 19.27MB Visual Studi
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针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
2016/8/6 7:32:44 527KB 检测 深度学习
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C#winfrom百度离线瓦片地图瓦片图连接网络自动下载到本地支持区域搜索距离测量截图标记画图支持卫星地图形式
2020/11/24 10:43:06 6.61MB 百度离线地图 离线地图 C# 离线地图
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STM32F103XX+ENC28J60的TCP连接,里面有我本人写的一个简单的连接网络的一个简单例程,也有ENC28J60资料与及一些简单服务器连接的程序
2018/11/13 13:48:02 21.86MB ENC28J60
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递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域,尤其是在处理序列学习任务中,相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体,如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高,导致其推理计算慢,很难被应用在产品中。
一方面,传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算;
另一方面,硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性,近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究,将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍,并进一步提出了未来研究的方向。
2017/3/13 16:19:19 1.39MB 递归神经网络 FGPA 加速器
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学习网络技术人员的专属,模仿实验思科所有设备命令进行配置,适合初中级网络工程师学习,加强自身技术能力,不断练习本领技术,里面包含有安装软件包,可以进行自行模仿配置线路,认识设备,从零到有进行配置,从添加设备到连接线路,最后调试设备联通设备,里面资源整理比较齐全。
2019/5/2 22:57:55 229.97MB 网络技术
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡