OPNET仿真是一种在计算机上构建虚拟网络环境的技术，旨在模拟和预测真实网络环境的行为和性能。
随着网络技术的迅速发展，网络结构和规模日益庞大和复杂，传统的网络设计方法基于经验，已经不能适应现代网络的需求。
因此，网络仿真技术应运而生，它通过构建模型来模拟网络设备、链路、协议等，并通过这些模型来获取网络设计或优化所需的性能数据。
OPNET软件是由OPNET公司开发的，该公司起源于麻省理工学院，成立于1986年。
OPNET公司最初只有一种产品OPNET Modeler，但现在已经发展出Modeler、ITGuru、SPGuru、WDMGuru、ODK等一系列产品。
OPNET Modeler是一个通信系统网络仿真开发和应用平台，提供了三层建模机制，包括进程域、节点域和网络域，采用离散事件驱动的模拟机理。
使用OPNET Modeler进行网络建模仿真的过程可以分为六个步骤：配置网络拓扑、配置业务、收集结果统计量、运行仿真、调试模块再次仿真，以及最后发布结果报告。
这样的步骤可以帮助用户完成从网络结构分析、设计到建设和管理的整个流程，提供了一个综合开发环境，不仅支持通信网络建模，也支持离散系统的建模。
基于OPNET的校园网设计和建模仿真是指在OPNET软件平台上对校园网进行设计和仿真的过程。
仿真的目的是为了在计算机中构造一个虚拟环境来反映校园网的现实环境和行为。
通过对校园网的网络结构、设备、链路和协议进行建模，可以分析校园网的性能，验证设计的可行性，并确保网络性能满足实际需求。
文章中提到的网络仿真技术的核心理论基础包括系统理论、形式化理论、随机过程理论、统计学和优化理论。
这些理论为网络仿真提供了科学的方法论支撑，使得仿真过程和结果具有可靠的依据。
通过网络仿真，网络规划者和设计者可以在降低风险的同时，提高规划和设计的可靠性与准确性，缩短网络建设周期，并提高决策的科学性。
文章还强调了OPNET软件的广泛应用，包括在企业、网络运营商、仪器配备厂商以及军事、教育、银行、保险等多个行业。
知名公司如Cisco和AT&T都采用OPNET进行各种模拟和调试，而美国国防领域也广泛采用OPNET。
在实际应用中，OPNET Modeler不仅提供了丰富的技术、协议和设备模型库，还提供了适合各个层次的建模工具和功能强大且形式灵活的仿真分析工具。
这样的特性使得OPNET成为网络虚拟建模和仿真的主流软件，并因其在仿真中采用的精确模拟方式和呈现的仿真结果赢得了众多奖项。

误差反向传播（Backpropagation，简称BP）是深度学习领域中最常见的训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的算法。
它主要用于调整网络中权重和偏置，以最小化预测结果与实际值之间的误差。
在本项目中，我们看到的是如何利用BP算法构建一个两层神经网络来识别MNIST手写数字数据集。
MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。
BP算法通过迭代过程，对每个样本进行前向传播计算预测结果，并使用梯度下降优化方法更新权重，以提高模型在训练集上的表现。
文件"bp_two_layer_net.py"可能包含了实现BP算法的主体代码，它定义了网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
"net_layer.py"可能是定义神经网络层的模块，包括前向传播和反向传播的函数。
"train_bp_two_neuralnet.py"很可能是训练脚本，调用前面的网络和训练数据，执行多次迭代以优化权重。
"buy_orange_apple.py"、"layer_naive.py"、"gradient_check.py"和"buy_apple.py"这四个文件的名称看起来与主题不太直接相关，但它们可能是辅助代码或者示例程序。
"buy_orange_apple.py"可能是一个简单的决策问题，用于帮助理解基本的逻辑操作；
"layer_naive.py"可能包含了一个基础的神经网络层实现，没有使用高级库；
"gradient_check.py"可能是用来验证反向传播计算梯度正确性的工具，这对于调试深度学习模型至关重要；
而"buy_apple.py"可能是另一个类似的小示例，用于教学或练习目的。
在BP算法中，计算图的概念很重要。
计算图将计算过程表示为一系列节点和边，节点代表操作，边代表数据。
在反向传播过程中，通过计算图的反向遍历，可以高效地计算出每个参数对损失函数的影响，从而更新参数。
在深度学习中，神经网络的优化通常依赖于梯度下降算法，它根据梯度的方向和大小来更新权重。
对于大型网络，通常采用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）或其变种，如动量SGD、Adam等，以提高训练速度和避免局部最优。
总结来说，这个项目涉及了误差反向传播算法在神经网络中的应用，特别是在解决MNIST手写数字识别问题上的实践。
通过理解和实现这些文件，我们可以深入理解BP算法的工作原理，以及如何在实际问题中构建和训练神经网络。
同时，它也展示了计算图和梯度检查在深度学习模型开发中的关键作用。

基于uml的网上订餐系统的开发文档第1章绪论 -4-1.1系统开发的背景和意义 -4-1.2国内外研究发展现状 -4-1.2.1面向对象技术的发展与现状 -4-1.2.2UML的建模语言 -5-1.2.3UML的应用领域 -6-1.2.4网上订餐的发展与现状 -6-第2章业务建模 -7-2.1RUP软件开发过程 -7-2.2业务术语表 -8-2.3主业务用例图 -9-第3章分析与设计 -10-3.1业务流程调查 -10-3.1.1订餐系统业务流程调查 -10-3.1.2岗位职责 -11-3.2业务用例分析 -11-3.2.2订餐系统活动图 -15-3.3顺序图 -18-餐厅订餐系统的顺序图 -19-3.3.1CancelBooking -19-3.3.2DeleteMember -20-3.3.3DisplayBooking -20-3.3.4DisplayMember -21-3.3.5ModifyBooking -22-3.3.6ModifyMember -23-3.3.7 RecordArrival -23-3.3.8 RecordBooking -24-3.3.9 RecordLeft -25-3.3.10 RecordWalkIn -26-3.3.11 RegisterMember -27-3.3.12 RemindBooking -28-3.3.13 SearchBooking -28-3.4协作图 -29-订餐系统协作图 -29-3.4.1CancelBooking -30-3.4.2DisplayMember -30-3.4.3 ModifyBooking -31-3.4.4 ModifyMember -31-3.4.5 RecordArrival -32-3.4.6 RecordBooking -33-3.4.7 RecordLeft -33-3.4.8 RecordWalkIn -34-3.4.6 RegisterMember -35-3.4.9 RemindBooking -35-3.4.10 SearchBooking -36-3.5活动图 -36-3.6业务类图 -37-3.6.1餐厅订餐系统业务类图 -37-3.6.2餐厅订餐系统业务类描述 -38-3.6.3数据库详细设计 -39-第4章系统实现 -39-4.1系统构件图 -39-4.5部署图 -39-4.5.1网络结构图 -39-4.5.2系统部署图 -39-4.6界面设计 -39-4.6.1本系统用户界面程序设计遵循的原则 -39-4.6.2输入输出设计

gitchat资料。
从零开始学习BP神经网络。
本文主要叙述了经典的全连接神经网络结构以及前向传播和反向传播的过程。
通过本文的学习，读者应该可以独立推导全连接神经网络的传播过程，对算法的细节烂熟于心。
另外，由于本文里的公式大部分是我自己推导的，所以可能会有瑕疵，希望读者不吝赐教。
  虽然这篇文章实现的例子并没有什么实际应用场景，但是自己推导一下这些数学公式对理解神经网络内部的原理很有帮助，继这篇博客之后，我还计划写一个如何自己推导并实现卷积神经网络的教程，如果有人感兴趣，请继续关注我！

介绍西门子DDC方案搭建方案对大家学习楼宇自控产品有很大帮助。
1. 系统简介 41.1 概述 41.2 整体功能 41.3 整体优点 51.4 工作内容 52. 设计依据 62.1 用户需求分析 62.2 相关资料与标准 63. 设计选型 74. 总体设计 84.1 网络架构 84.2 系统工作站 94.3 现场控制器 104.4 系统接口 195. 方案描述 235.1 中央冷源系统 235.2 高低压变配电系统 255.3 空调通风系统 265.4 给排水系统 295.5 电梯系统 305.6 安防系统集成 316. 系统扩容能力 336.1 软件平台 336.2 网络结构 336.3 现场控制器 336.4 系统兼容性 337. 软件介绍 347.1 整体功能 347.2 INSIGHT高级工作站 347.3 软件功能 358. 售后服务 428.1 维护和保修 428.2 技术培训 42

【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。

计算机网络课程设计-电子招生网站设计，资源是网络结构拓扑图，使用packtracer7.0打开，低版本可能无法打开，配置FTP,DHCP,DNS，简单做了外连，使用时请修改IP，个人能力有限，不喜勿喷。

1绪论11.1人工神经网络的研究背景和意义11.2神经网络的发展与研究现状21.3神经网络的研究内容和目前存在的问题31.4神经网络的应用42神经网络结构及BP神经网络42.1神经元与网络结构42.2BP神经网络及其原理72.3BP神经网络的主要功能92.4BP网络的优点以及局限性93BP神经网络在实例中的应用103.1基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数103.2BP网络在函数逼近中的应用123.3BP网络在样本含量估计中的应用174结束语23

Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮，并赢得了2012届图像识别大赛的冠军，使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型。

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。
它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。
Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。

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。