摘要：为了优化协作通信系统的功能，提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略，并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法．通过采用凸优化的算法，功率在源节点和中继节点问得到了合理的分配．理论分析和仿真验证表明，所提算法能以较低的复杂度显著提高系统功能和功率效率，因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中．
2015/5/23 14:45:13
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本程序仅用于安全测试在.NET中，SocketAsyncEventArgs很适合用来编写高效网络通讯程序，这个类的主要功能是可以避免重复分配大量的异步套接字I/O内进行同步的对象。
IOCP网络编程模型也叫完成端口，完成端口会充分利用Windows内核来进行I/O的调度，理论上和大量的实践中证明是用于WIN中C/S通信模式中功能最好的网络通信模型，没有之一（希望别打脸）这是一个基于.NET2.0编写的高速TCP全端口扫描程序，扫描速度取于你的上行带宽，连接缓冲区。
主要是采用了.NET中的异步模型加事件通知（俗称IOCP），可能涉及到重复造轮子的嫌疑，但是确实要比很多端口扫描程序的速度要快上很多，因为没有采用多线程，相对来说线程占用不多，所以内存控制的还算比较不错！简单介绍，去检测一个IP段指定开放端口，检查端口有什么用呢？端口可以利用漏洞，例如22端口，是linux的登陆端口，如果对方有开放，就可以利用其他工具在进行批量爆破。
在简单来说，这个工具相当于url采集器，先第一步选出目标，然后在其他软件进行渗透。
IOCP网络编程模型也叫完成端口，完成端口会充分利用Windows内核来进行I/O的调度，理论上和大量的实践中证明是用于WIN中C/S通信模式中功能最好的网络通信模型，没有之一（希望别打脸）这是一个基于.NET2.0编写的高速TCP全端口扫描程序，扫描速度取于你的上行带宽，连接缓冲区。
主要是采用了.NET中的异步模型加事件通知（俗称IOCP），可能涉及到重复造轮子的嫌疑，但是确实要比很多端口扫描程序的速度要快上很多，因为没有采用多线程，相对来说线程占用不多，所以内存控制的还算比较不错！简单介绍，去检测一个IP段指定开放端口，检查端口有什么用呢？端口可以利用漏洞，例如22端口，是linux的登陆端口，如果对方有开放，就可以利用其他工具在进行批量爆破。
在简单来说，这个工具相当于url采集器，先第一步选出目标，然后在其他软件进行渗透。
2021/4/15 20:28:47
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首先，论文的题目是“中小型园区网的设计与实现”。
在这个题目中，包含了几个方面的要求。
第一，网络规模是“中小型”，因此，论文中网络的规模不能太小，我不希望最后的结果是用一个集线器或交换机连接了十几台或几十台计算机，因为这样真是没有什么技术含量了。
当然，我也不希望网络过大，因为一个大的网络会有很多实际问题需要解决，而这些问题的解决对于大家来说是有一定困难的。
比较理想的网络规模是由500台至1000台计算机组成的一个网络，这样的话，有许多我们学过的网络知识可以被利用，比如IP地址的规划，VLAN的划分，等等。
第二，网络的类型是“园区网”。
园区网是局域网应用的一个特例，包括企业网、校园网等多种方式。
园区网有一定的地理分布范围，不应该简单地位于一个办公室或一个较小的区域。
第三，论文要求有网络的设计过程，包括对网络需求的分析、网络拓扑的规划、网络设备的部署计划、VLAN的划分、IP地址的分配等等，如果需要，可以包括网络的安全策略、访问控制等。
第四，论文要有网络的实现过程。
这一实现过程需要在论文中以明确的方式说明，包括对网络设备及终端设备的配置要求等，但并不要求用真实的网络设备来实现。
实现过程应该是设计过程的继续，要与设计过程密切相关。
需要注意的是，网络的设计与实现都是以需求分析为依据的，整个论文应该是一个整体，切不可前后脱节。
在这个题目中，包含了几个方面的要求。
第一，网络规模是“中小型”，因此，论文中网络的规模不能太小，我不希望最后的结果是用一个集线器或交换机连接了十几台或几十台计算机，因为这样真是没有什么技术含量了。
当然，我也不希望网络过大，因为一个大的网络会有很多实际问题需要解决，而这些问题的解决对于大家来说是有一定困难的。
比较理想的网络规模是由500台至1000台计算机组成的一个网络，这样的话，有许多我们学过的网络知识可以被利用，比如IP地址的规划，VLAN的划分，等等。
第二，网络的类型是“园区网”。
园区网是局域网应用的一个特例，包括企业网、校园网等多种方式。
园区网有一定的地理分布范围，不应该简单地位于一个办公室或一个较小的区域。
第三，论文要求有网络的设计过程，包括对网络需求的分析、网络拓扑的规划、网络设备的部署计划、VLAN的划分、IP地址的分配等等，如果需要，可以包括网络的安全策略、访问控制等。
第四，论文要有网络的实现过程。
这一实现过程需要在论文中以明确的方式说明，包括对网络设备及终端设备的配置要求等，但并不要求用真实的网络设备来实现。
实现过程应该是设计过程的继续，要与设计过程密切相关。
需要注意的是，网络的设计与实现都是以需求分析为依据的，整个论文应该是一个整体，切不可前后脱节。
2016/3/12 5:48:58
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WOFOST以日为步长模拟在气候和其他环境因子(如土壤水肥)影响下的作物生长过程,如光合作用、呼吸作用、蒸腾、叶面积变化、干物质分配以及产量构成等。
2021/10/5 6:17:08
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系统基本功能要求：1、客户管理，功能包括新的贷款客户信息，客户信息，查询修改贷款客户信息，信誉评级和信誉客户所有权等；
2、业务管理，功能包括贷款，贷款审批，贷款，贷款回收逾期贷款，贷款，逾期贷款，等等；
3、利息管理，功能主要包括利息的计算的计算；
4、综合管理，主要包括银行信贷人员的信息管理以及各分支行的信贷部门信息的管理；
5、查询统计，主要包括报表查询以及统计查询两部分；
6、系统管理，主要包括系统的用户信息管理，用户权限分配和删除数据，系统维护，系统参数设置和系统的初始化；
2、业务管理，功能包括贷款，贷款审批，贷款，贷款回收逾期贷款，贷款，逾期贷款，等等；
3、利息管理，功能主要包括利息的计算的计算；
4、综合管理，主要包括银行信贷人员的信息管理以及各分支行的信贷部门信息的管理；
5、查询统计，主要包括报表查询以及统计查询两部分；
6、系统管理，主要包括系统的用户信息管理，用户权限分配和删除数据，系统维护，系统参数设置和系统的初始化；
2019/1/25 17:19:29
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在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。
2016/5/11 17:46:49
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centos6+python3.6+django2+ansible2.4+celery4.2运维管理零碎，目前实现功能：用户和用户组管理、资产管理、集成ansible2.4、简易堡垒机(主机分配支持rdp以及vnc、用户分配、文件上传下载、配置禁用命令清单、操作录像回放功能)、CI/CD（支持git仓库和svn仓库）、数据库管理（一部分）、celery任务编排、知识库及文件共享
2016/2/24 7:06:53
16.1MB
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本资源包括了ZYNQ-7000系列SOC，管脚分配信息以及BANK分区信息，对ZYNQ硬件电路设计很有协助
2019/1/9 14:14:34
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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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