下图是模拟某学校网络拓扑结构，在该校网络接入层采用S2126,接入层交换机划分了办公网VLAN20和学生网VLAN30,VLAN20和VLAN30通过汇聚层交换机S3550，与路由器A相连，另S3550上有个VLAN40,存放一台网管机，路由器A与B通过路由获取路由信号后，办公网可以访问B路由器后的WEBSERVER。
为了防止学生网内的主机访问重要的WEB服务，A路由器采用了访问控制列表的技术作用控制手段。

神州数码交换机VSF操作手册。
交换机虚拟化。
VSF就是将多台设备通过VSF口连接起来形成一台虚拟的逻辑设备。
用户对这台虚拟设备进行管理，来实现对虚拟设备中所有物理设备的管理。
传统的园区和数据中心网络是使用多层网络拓扑结构设计的。
这些网络类型有以下缺点：(1)网络和服务器复杂，从而导致运营效率低、运营开支高。
(2)无状态的网络级故障切换会延长应用恢复时间和业务中断时间。
(3)使用率低下的资源降低了投资回报（ROI），提高了资本开支。
图1-1传统的企业网为了解决这些问题，出现了VSF技术，将多台支持VSF的设备组合为单一虚拟交换机。
在VSF中，这两个交换机中的管理引擎的数据面板和交换阵列能同时激活。
VSF成员通过VSF链路（VSL）连接。
VSL在虚拟交换机成员之间使用标准万兆以太网连……

MIL-STD-1553B总线快速入门教程,对1553B总线协议进行了系统讲解，包括1553B总线概述、1553B总线的网络拓扑结构、工作模式、传输方式、数据格式、1553B总线的网络搭建连接，以及1553B的选型开发等，是1553B初学者的必备资料。
目录1.1553B总线概述1.11553B总线历史背景1.21553B总线的应用1.31553B总线的优点1.41553B总线协议标准1.51553b相关资料下载2.1553B基础知识介绍2.11553B总线的网络拓扑结构2.21553B总线的工作模式2.2.1总线控制器（BC）2.2.2远程终端（RT）2.2.3总线监视器(BM)2.31553B总线的传输方式2.41553B总线的数据格式2.4.11553B字格式（命令字，数据字，状态字）2.4.21553B消息格式2.4.31553B消息间隔和响应时间2.51553B总线的连接方式2.5.11553B总线传输线性能要求2.5.21553B总线耦合方式2.5.31553B总线组网3.1553B相关产品介绍及应用3.11553B产品简介3.2ZHHK1553系列板卡功能介绍3.2.1ZHHK1553B-PCI系列3.2.2ZHHK1553B-USB系列3.2.3ZHHK1553B-CPCI/PXI系列3.2.4ZHHK1553B-PMC/PCIE/VME系列3.2.4ZHHK1553B-PC104(Plus)系列3.2.5ZHHK1553B-ETH系列3.2.7ZHHK1553B多功能卡系列3.2.8ZHHK1553B定制卡系列3.3ZHHK1553B系列应用程序介绍3.3.1总线控制器（BC）功能3.3.2远程终端（RT）功能3.3.3总线监视器（MT）功能3.4ZHHK1553B系列Windows下编程3.4.1驱动程序引用的结构3.4.2驱动程序函数接口说明3.4.3应用程序开发例程3.51553B综合航电仿真测试设备3.5.1航空多总线测试仪3.5.2航电飞参及告警模拟系统3.5.3便携1553B总线测试仪3.5.4综合惯导测量系统3.5.5基于1553B、CAN总线遥测地检系统3.5.6基于1553B、CAN总线装甲车辆仿真测试系统3.61553B连接器配件（连接器、耦合器、终端电阻、线缆等）

本文来自于简书，本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结，希望对您的学习有所帮助。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电

本设计书向用户推荐的是一套完整的数据中心布线系统设计方案。
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详细简单明了的网络拓扑结构图相关的机器配置

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

Cisco实验搭建好的网络拓扑结构，未进行设置。
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某金融机构的网络拓扑结构，希望对大家有所启发

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......................

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。