网络教程

本教程介绍了使用MATLAB进行神经网络建模的具体方法，涵盖BP神经网络在软测量中的应用，并提供了相关实例。

神经网络算法案例解析 相应程序示例 全面讲解，易于理解 可用于科研、学习和实际应用

详细阐述了BP神经网络的原理及其在MATLAB中的实现方法，包括详细的MATLAB程序和实例分析。读者将通过学习，掌握BP神经网络的基本原理和实际编程技能。

WebAccess是由研华科技(Advantech)开发的一款基于IE浏览器的HMI（Human Machine Interface，人机界面）/SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，监控与数据采集）软件。该软件的核心优势在于其完全网络化的特性，允许用户通过标准的IE浏览器对各种自动化设备进行远程监控和控制。WebAccess的所有工程创建、配置、绘图和管理都可以通过Internet Explorer浏览器完成，兼容多种版本。用户可以使用本地客户端或IE浏览器对工厂、过程控制和楼宇自动化系统中的设备进行实时监控和控制。WebAccess的

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Akka网络编程 Akka为高并发后端服务程序提供支持，网络通信是服务端程序的重要组成部分。网络编程主要有两种方式： TCP socket编程: 作为网络编程的主流方式，TCP socket编程建立在TCP/IP协议之上。例如，QQ聊天就是基于TCP socket编程实现的。 B/S结构的HTTP编程: 当我们使用浏览器访问服务器时，使用的是HTTP协议，而HTTP协议的底层依然是通过TCP socket实现的，例如京东商城。

BP 算法的核心在于一步步修正误差，听起来高深，其实操作起来还挺直观的。你只要理解每一层神经元的“传话逻辑”，基本就能上手。这个教程从最基础的权重初始化开始讲，配合反向传播，一步步带你搭个小神经网络，适合想把原理和实操都吃透的人。 初始权重的设置是随机的，这点多人会忽略。你可以直接用rand()来生成初始W(0)，按步骤用公式调整。教程里的Step2部分讲得蛮清楚，配合(10)公式，基本不会卡壳。 输出怎么得？就是每轮迭代后用当前权重计算一次输出值。这个环节叫前向传播，是验证学习效果的关键一步，别跳。输出不对，你权值还没调准，要继续优化。 如果你平时用MATLAB比较多，推荐你顺便看看这几个相

张银奎先生写的《查看网络的统计-软件调试》PDF 挺有干货的，尤其是前端/运维打交道的时候，经常要看看网络和 CPU 的状态，这份资料就挺实用的。像sar命令的使用写得蛮细，比如sar -u -o test 10 3，每 10 秒采一次，总共采三次，结果还以二进制存进当前目录，适合你想做定时记录的时候用。%user、%iowait这些指标看得懂了，你就能判断出系统是卡 CPU 了还是在等磁盘响应。如果你做前端页面测试，感觉慢但又不知道是哪里慢，这些指标能帮你缩小排查范围。还有网络方面，sar -n DEV命令能看各个网卡的吞吐，用来判断是不是网络卡顿。sar虽然老，但真的挺硬核，不依赖 GUI

黑白配色的 SQL Server 管理界面，操作区分明，功能按钮集中在顶部，找起来挺顺手。SQL Server 2008 的网络管理部分，嗯，说实话对新手友好度还不错。你只要搞清楚服务的启停位置，基本操作就没什么大坑。像配置端口、设置远程访问这些，在图形界面都能点点完成。DBA常用的服务管理工具，比如SQL Server Configuration Manager，不但能管本地服务，还能顺带看看哪些服务跑得不太对劲，节省排查时间。响应也快，界面也清爽。要是你刚开始接触分布式数据库，SQL Server 算是个挺好的练手机会。对比下像HBase、Bigtable这种偏大数据场景的方案，SQL S

本教程详细介绍了如何使用Matlab开发神经网络进行模式识别，重点在于基于反向传播神经网络的简单三类识别。