适合初学者的树莓派教程，介绍了树莓派的系统安装、网络配置、硬件配置和网络应用等基础应用

基于python+scapy设计协议编辑器，基于Tkinter的PythonGUI界面设计。
实现了MAC、ARP、IP、TCP、UDP协议的编辑与发送，并且支持生成协议字段的默认值，支持用户输入协议字段值，发包前对协议字段的合理性进行检查，发包前自动计算并显示校验和，支持单次发包、多次发包，支持连续发包，连续发包时可随时停止和计算并显示数据包发送速度的功能。

HTML5有望成为网络游戏开发的热门新平台，其跨平台性已奠定了其未来发展的基础。
本资源为那些愿意学习或使用HTML5及相关Web技术开发交互式游戏的开发者而编写，为大家讲解HTML5游戏开发基础教程及分享实战经验。

通过此书，你将学习：希望你的网络应用超越平庸进入Web2.0时代？《深入浅出Rails》将使你的编程和生产力达到最大值。
你将学习一切Railsscaffolding的基本原理，以创建自定义的交互式网络应用程序，全部使用Rails的一套丰富的工具和MVC框架。
你将掌握数据库交互、Ajax和XML的集成、丰富的内容，甚至数据的动态图形——曾经要使用Java、PHP、Perl建立相同的应用程序。
你甚至可以舒适并熟练地使用Ruby——但你是在Web编程的上下文中去做这些，而不是另一个无聊的“Hello，World！”。
本书的特别之处我们认为你的时间如此宝贵以至于不应该花费在为新概念伤脑筋上面。
《深入浅出Rails》用最新的认知科学和学习理论打造多感官的学习体验，运用适合大脑工作方式的直观的格式编排，而不是令人昏昏欲睡的密密麻麻的文字。

smpp（shortmessagepeertopeer）协议是一个开放的消息转换协议；
它定义了一系列操作的协议数据单元（pdus）和当smpp运行时esms应用系统与smsc之间交换的数据。
从而完成smsc与esmes（外部短消息实体）的信息交换。
smpp是基于smsc与esme之间的请求和响应协议数据单元的交换，每一个smpp操作都由一个请求pdu和相应的一个响应pdu组成并且这种交换是在tcp/ip或x．25网络连接之上的.

利用小波神经网络对时间序列进行分析，并对交通流量进行预测

网络分析仪原理及使用.pdf

本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法

华中科技大学计算机网络实验报告华中科技大学自动化学院（原控制科学与工程系）2010级2013年4月

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

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。