详细简单明了的网络拓扑结构图相关的机器配置
2025/3/14 5:45:45 53KB 网络 结构图 配置
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主要就是关于学校网络策划,布局,综合布线的布线方案,及其一些相关图片,拓扑结构等
2025/3/7 22:27:45 14.11MB 校园网 网络结构
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计算机网络课程设计+源代码文件课程设计任务书 -3-一、设计任务与要求 -5-二、实验环境 -5-三、主要技术原理 -5-1.VLAN技术介绍 -5-2.DHCP技术介绍 -5-3.ACL协议介绍 -5-4.动态路由 -6-四、设计规划 -6-1、网络拓扑图 -6-2、划分ip -7-3.线缆使用 -7-4.交换机和路由器的配置 -8-五、模拟器下服务器的实现 -11-1、Web服务器 -11-2、DNS服务器 -11-3、DHCP服务器 -12-六、模拟器下的测试 -12-七、实体机上服务器配置(WEB、DNS、DHCP) -16-1、服务器拓扑结构图 -16-2、配置实体机DNS服务器 -16-1)DNS服务器工作原理 -16-2)实验步骤 -17-3、配置实体机Web服务器 -20-1)Web服务器工作原理 -20-2)实验步骤 -20-4、配置实体机DHCP服务器 -25-1)DHCP服务器工作原理 -25-2)实验步骤 -26-八、心得体会 -31-
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摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值
2025/2/18 10:16:08 484KB 遗传算法 神经网络 拓扑结构
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学校课程设计,做好的附带实验报告和PKT本文从公司网络需求开始分析,根据现阶段CISCO公司主流网络设备进行选材,规划最适用于目标网络的拓扑结构,建设合理的网络设计方案首先,我利用VISIO制图制作基本网络拓扑图来实现公司网络大体架构,课题部分由CISCO模拟器来搭建网络模拟拓扑结构,然后用对路由器交換机的相关配置,并测试其结果最终验证网络的规划与设计符合企业的需求。
在公司内部往往也涉及到不同部门需要使用不同的VLAN划分,他们之间需要权限,有些部门之间是允许互相访问,资源共享,而对于一些特定的部门,是不允许他们之间访问,这样更能促进公司的发展,也能保证公司资料安全不泄露等等,也需要对交换机和路山器进行密码设置,这样无论是网络的安全性,稳定性,都提高了不少。
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###2024年上海高职院校技能大赛样题——机器人系统集成应用技术(学生赛)####一、概述2024年的上海高职院校技能大赛中的“机器人系统集成应用技术”赛项旨在考察参赛学生的机器人系统集成设计、安装部署、编程调试等方面的能力。
本次竞赛分为三个模块,总时长为300分钟,选手需在此时间内完成全部竞赛内容。
该竞赛不仅测试学生的理论知识,还着重评估其实际操作能力和团队协作能力。
####二、竞赛规则与注意事项1.**任务书完整性**:选手应确保拿到的任务书完整清晰,如发现缺页或字迹模糊等问题,应及时向裁判报告并申请更换。
2.**竞赛时间管理**:参赛队伍需在5小时内完成竞赛任务,合理安排时间是获胜的关键之一。
3.**文件存储**:竞赛过程中所创建的所有程序文件必须存储于指定位置“D:\技能竞赛”,否则不予评分。
4.**竞赛保密性**:任务书中不得出现任何与参赛者身份相关的信息,否则成绩将被作废。
5.**设备保护**:参赛者应妥善使用竞赛设备,避免人为损坏。
6.**资料处理**:比赛结束后不得带走与比赛相关的任何资料,包括图纸、程序文件等。
####三、任务背景本次竞赛背景设定为企业需要对现有的机器人系统进行集成升级,以支持不同类型的汽车轮毂零件的生产。
这要求参赛者能够运用智能制造技术,结合工业机器人、视觉检测、数控系统等多种设备,实现生产线的自动化和智能化。
1.**集成需求**:参赛者需要设计一个能够处理多种零件的柔性生产线。
2.**产品特性**:轮毂零件具有特定的定位基准、RFID电子信息区域等特征,这些都需要在集成系统中得到妥善处理。
3.**工具选择**:参赛者需要根据不同的任务需求选择合适的工具,比如用于正面和背面拾取的不同工具。
####四、竞赛内容详解#####模块一:机器人系统方案设计和仿真调试(30分)1.**系统方案设计**:-设计各单元的布局分布,绘制布局方案图,并标注每个单元的功能。
-设计控制系统结构,并绘制控制系统通讯拓扑结构图,包括远程IO模块与PLC之间的连接方式和地址。
2.**系统仿真搭建**:-在虚拟调试软件中构建完整的机器人集成应用系统,包括但不限于工业机器人、数控机床、工具、仓储、分拣、检测、打磨等组成部分。
-定义仓储单元中的光电传感器功能,实现对产品零件的检测,并关联相应的变量。
-设置仓储单元的指示灯状态,通过改变颜色反映是否有料。
-定义仓储单元的托盘状态机,设置运动模式为平移,以模拟真实的仓储环境。
####五、职业素养评价竞赛过程中,除了技术层面的要求外,还会对参赛者的工具操作规范性、机械电气工艺规范性、耗材使用环保性、功耗控制节能性以及赛场纪律、安全和文明生产等职业素养进行全面评价。
####六、总结2024年上海高职院校技能大赛的“机器人系统集成应用技术”赛项不仅是一次技术实力的展示,也是对学生综合素质的一次全面考验。
参赛者需要具备扎实的专业知识、创新的设计思路以及严谨的工作态度,才能在这场竞争中脱颖而出。
通过参与此类竞赛,不仅可以提高个人能力,还能促进团队合作精神和技术交流,对未来的职业发展有着积极的影响。
2025/1/18 12:06:46 747KB 机器人 系统集成 应用技术
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这是一篇英文文献,很详细的讲解了在OPNET软件环境下,怎么样实现拓扑结构的构建,路由矢量算法的实现以及RIP协议的实现
2024/12/25 8:43:02 394KB OPNET RIP 路由仿真
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Cisco实验搭建好的网络拓扑结构,未进行设置。



2024/11/26 8:02:45 157KB Cisco
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本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现,以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦,对其中的改进点予以封装,进行模块化,使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出,并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式,包括:1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据(设定终止条件区间大于0)。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据(设定终止条件区间等于0)。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比,如TSP,01背包,Banana函数,Griewank函数等。
并提供大量工具方法,如KMeans,随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码,整数编码,实数编码,整数序列编码(用于求解TSP等),粒子群算法的各种拓扑结构,以及两种算法的参数各种更新方式均有实现,并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口,和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见,特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明:org.lakest.common中:BoundaryType定义了一个枚举,表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式,分别是NONE(不处理),WRAP(加减若干整数个区间长度),BOUNCE(超出部分向区间内部折叠),STICK(取超出方向的最大限定值)。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中:AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举,包括BINARY(二进制),REAL(实数),INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为,包括种群的迭代,轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中:BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中:AbstractDomain提供一个接口,将粒子的位置向量解释到离散空间,同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF
2024/10/11 21:51:28 1.42MB 遗传算法 粒子群算法 GA PSO
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目录第一章需求分析…………………………………………………………41.1、用户需求………………………………………………………41.2、拓扑结构………………………………………………………4第二章硬软件的选择与配置……………………………………………72.1、硬件选择………………………………………………………72.2、硬件配置………………………………………………………122.3、软件的选择……………………………………………………132.4、软件的配置……………………………………………………13第三章服务软件的配置与设计…………………………………………153.1、WEB配置………………………………………………………153.2、DNS配置……………………………………………………….163.3、FTP配置………………………………………………………163.4、DHCP配置……………………………………………………….173.5、IP地址的划分与配置………………………………………….18第四章WEB页面………………………………………………………20第五章总结………………………………………………………………21参考文献……………………………………………………………22附录…………………………………………………………………23
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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