本文代码使用粒子群算法优化汽车变速器传动比，用matlab编程。
本文程序主要为笔者从网络上找到，后经笔者修改用于汽车理论大作业中。

CCNA1网络基础知识-官网章节测试答案（中文版）

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

这是一个在MATLAB上面可以运行的极限学习机算法实例，文件中，包含了多个极限学习机样例，ELM说白了就是另一种神经网络，其作用相似，效果又不同，比如其离散型更强等，建议直接修改接口，方便调试

bazel交叉编译tensorflow1.13.1（tensorflowtools，includingsummarize_graph，freeze_graph，toco），尚未构建pip软件包，该工具仅用于固化模型，查看网络节点，转换tflite。
构建pip软件包仍在摸索中。

在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来一探究竟，抛砖引玉，欢迎大家提供更多的实现远程通讯的技术和原理的介绍。
要实现网络机器间的通讯，首先得来看看计算机系统网络通信的基本原理，在底层层面去看，网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一

这是考前的复习题，几乎全是考试的重点，希望有所帮助。

定制版支持windows10，网络，远程控制，远程协助，可以管理网络内所有电脑，如同在其电脑上操作一样，不用东跑西跑，一个人轻松管理，

SNMP网络拓扑发现.docSNMP网络拓扑发现.doc

华为，思科visio图标

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。