比较适合第1部分OPNETModeler简介第1章OPNET仿真概述...........................................................................................61.1网络仿真简介1.2OPNET简介1.3OPNET网络环境1.4OPNET编辑器简介1.5配置一个简单的网络1.5.1定义问题...........................................................................................281.5.2建立网络拓扑结构...........................................................................281.5.3收集统计量.......................................................................................361.5.4保存项目...........................................................................................381.5.5运行仿真...........................................................................................381.5.6查看结果...........................................................................................391.5.7复制场景并扩展网络.......................................................................401.5.8再次运行...........................................................................................421.5.9比较结果...........................................................................................42第2章OPNETModeler环境变量的设置及文件管理...........................................452.1OPNETModeler环境变量的设置..............................................................452.1.1Windows2000下环境变量的设置..................................................452.1.2Unix下环境变量的设置..................................................................452.2OPNET常用文件格式................................................................................24OPNET网络仿真–陈敏42.3OPNET文件管理第2部分OPNETModeler使用（基本篇）第3章OPNET的通信仿真机制.............................................................................483.1离散事件仿真机制......................................................................................483.1.1OPNET中的事件推进机制.............................................................483.1.2同一时刻事件优先级的界定...........................................................493.2基于包的通信......................

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

基于BP网络的字母识别MATLAB仿真，该程序用MATLAB中的神经网络工具箱进行BP网络仿真，其中还带了训练样本集

无线自组网是一种没有任何中心实体的，由一组带有无线通信收发装置的移动终端节点组成的自治性网络。
依靠节点间的相互协作可在任何时刻、任何地点以及各种移动、复杂多变的无线环境中自行成网，并借助多跳转发技术来弥补无线设备的有限传输距离，从而拓宽网络的传输范围，为用户提供各种服务、传输各种业务。
在现代化战场上，如数字化与自动化战场、各种军事车辆、士兵之间的协同通信、发生地震等自然灾害后、搜救与营救以及移动办公、虚拟教室、传感器网络等通信领域应用非常广泛。
其中MAC协议是无线自组网协议的基础，控制着节点对无线媒体的占用，对自组织网的整体性能起着决定性的作用。
从自组织网出现至今，MAC协议设计一直是研究的重点。
目前，移动自组织网采用的信道访问控制协议大致包括3类：竞争协议、分配协议、竞争协议和分配协议的组合协议(混合类协议)。
这3种协议的区别在于各自的信道接入策略不同。
由于MAC协议的研究主要集中在基于竞争的机制，本文着重针对竞争类协议中几种较常用的典型MAC协议进行对比分析，并在OPNET仿真建模软件中创建出各协议的状态模型，这对无线自组织网络仿真研究及选择高效适用的MAC技术方案具有实

NS2下无线网络仿真后的trace文件各种参数统计的awk脚本文件，包括时延、吞吐量、丢包率等~~~

qualnet是一款网络仿真软件，本文档描述了其安装和使用方法，并列举了实例。

稀疏线性方程组求解Ax=b是很多科学计算与工程应用的核心问题，例如天气预报、流体力学仿真、经济模型模拟、集成电路仿真、电气网络仿真、网络分析、有限元方法等。
本报告以集成电路仿真中的极稀疏矩阵LU分解为例，讲述稀疏LU分解在GPU上的并行方法、以及性能优化方法。

带设备，eNSP是图形化网络仿真平台，该平台通过对真实网络设备的仿真模拟，帮助广大ICT从业者和客户快速熟悉华为数通系列产品，了解并掌握相关产品的操作和配置、提升对企业ICT网络的规划、建设、运维能力，从而帮助企业构建更高效，更优质的企业ICT网络。

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OMNeT++英文全称是ObjectiveModularNetworkTestbedinC++，是近年来在科学和工业领域里逐渐流行的一种基于组件的模块化的开放的网络仿真平台。
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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。