HCNP题库，HCNP-R&S认证包括但不限于：网络基础知识，交换机和路由器原理，TCP/IP协议簇，路由协议，访问控制，eSight、AgileController产品引见，SDN、VXLAN、NFV的基本知识，PDIOI等。
通过HCNP-R&S认证，将证明您对中小型网络有全面深入的了解，掌握中小型网络的通用技术，并具备独立设计中小型网络以及使用华为路由交换（数通）设备实施设计的能力。
拥有通过HCNP-R&S认证的工程师，意味着企业有能力搭建完整的中小型网络，将企业中所需的语音、无线、云、安全和存储全面地集成到网络之中，并且能满足各种应用对网络的使用需求，进而提供较高的安全性、可用性和可靠性。
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2022/9/4 5:30:56
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分簇算法是无线传感器网络领域中一个典型的算法,它在其中扮演着重要的角色。
无线传感器网络中传感器节点间分簇的优劣,影响传感器节点的能量耗费与网络的生命。
无线传感器网络中传感器节点间分簇的优劣,影响传感器节点的能量耗费与网络的生命。
2021/8/8 11:28:26
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DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。
与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意外形的聚类。
C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。
与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意外形的聚类。
C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。
2018/9/27 12:52:29
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DBSCAN聚类，是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，DBSCAN与其他聚类算法相比有很多优点，首先，它根本不需要固定数量的簇。
它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。
另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照Minpts和Eps来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，不断迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。
作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。
它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。
另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照Minpts和Eps来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，不断迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。
作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。
2019/2/13 8:01:39
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引言无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是由大量低成本、自组织、有一定计算能力和通讯能力的传感器节点组成，可实时监测、采集网
2016/8/18 22:45:48
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在进行计算机网络编程学习的时候，对于比较抽象的网络编程的理解始终是不太明白，然后查找相关资料后整理了16张关于网络基础知识及编程模型的图，形象化的加深了我对网络编程的理解，其中包括IP报文格式、TCPIP协议簇的四个层次，TCP包首部、TCP编程模型、UDP编程模型、UDP的封装、网络的传输过程，局域网上运行两台FTP主机的模型、以太网数据帧的分用过程以及用于以太网的ARP请求或应答分组格式等16张图，希望对大家对计算机网路的学习也有些许的协助。
2018/11/14 14:50:46
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针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。
在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的顺应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；
通过优化的自顺应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。
根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。
仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。
在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的顺应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；
通过优化的自顺应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。
根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。
仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。
2021/8/18 13:53:49
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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
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