软件定义网络
当前话题为您枚举了最新的 软件定义网络。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
软件定义无线电的Matlab仿真
这篇文章介绍了如何使用Matlab进行软件定义无线电通信系统的仿真。文章提供了相关资源,供学习参考之用,但不建议用于其他目的。
Matlab
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2024-08-27
如何运用Matlab制作自定义软件
Matlab作为一种高效的计算密度软件,不仅可以用于地震方面的研究,还能够定制开发独立的应用程序。
Matlab
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2024-08-31
网络监测软件提升网速、防止网络攻击
上网速度慢,甚至无速度,很可能是因为网络攻击导致。您可以使用此网络监测软件,查看网络状况并帮助解决问题,从而提高网速。通过使用本软件,您将对自己电脑的网络状况有更深刻的了解。
SQLServer
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2024-11-07
UCINET网络分析软件操作指南
为了便于学习,这里提供了详细的UCINET网络分析软件操作步骤。UCINET软件由加州大学欧文分校的网络分析团队开发,包括斯蒂芬·博加提、马丁·埃弗里特和林顿·弗里曼。它集成了NetDraw、Mage和Pajek等多种工具,支持多种文件格式的数据读取,如文件、KrackPlot、Pajek、Negopy和VNA等。UCINET能够处理高达32,767个节点的网络数据,尽管在5000至10000个节点时可能会稍有延迟。该软件提供了强大的社会网络分析功能,包括中心性分析、子群分析和基于置换的统计分析。
统计分析
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2024-08-03
软件结构度量方法基于复杂网络(2012年)
复杂网络的视角去看软件结构,还是挺有意思的。一度和点权这两个指标,能比较直观地反映软件系统里哪些类最“活跃”或者“重要”。作者还真不只是停留在理论,挑了几个经典的面向对象系统,做了详细的统计拟合,还挺有说服力。
软件架构里常说要解耦、分层,那到底怎么量化这些设计是否“合理”?这篇文章就给了一个不错的切入点。你可以把类、模块当成节点,依赖关系当成边,搞一个网络出来。就能从图的角度研究软件系统结构,逻辑也蛮清晰的。
有一点我喜欢——它不是光谈理论,还引入了一个叫r的参数,模拟软件在演化过程中的增长机制。意思就是说,随着项目越来越大,代码结构是怎么变的?哪些部分会越来越“重”?用复杂网络的套路,竟然
统计分析
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2025-06-14
影响Python软件包在RBF神经网络的应用
皇家空军内包含用于径向基函数(RBF)应用程序的Python软件包,用于数据插值/平滑及不规则域上的PDE求解。此软件包受到Gregory Fasshauer的《使用Matlab的无网格近似方法》和Bengt Fornberg与Natasha Flyer的《径向基函数在地球科学中的应用入门》的影响。详细文档可供查阅。特征包括RBF插值函数评估及其精确导数计算,用于噪声数据的N维插值与平滑。还包含一种用于解决大规模PDE的RBF-FD权重算法,以及通过频谱RBF方法或RBF-FD方法求解PDE的节点生成算法。此外,还提供了用于高斯过程回归(GPR)的高斯过程抽象及霍尔顿序列发生器。安装此软件包需
Matlab
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2024-07-17
GeNIe贝叶斯网络可视化软件使用指南
详细介绍了GeNIe贝叶斯网络可视化软件的使用方法,特别适合初学者。
算法与数据结构
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2024-07-13
Esale服装销售软件的专业批发网络版
Esale易售乐服装批发销售管理软件专为多店面网络化管理设计,涵盖服装、内衣、鞋类、床上用品、婴幼用品和饰品等多个行业。软件支持手机APP、iPhone、Android和iPad,便于报表查询和管理,同时集成微信扫码支付、会员和商城功能。界面设计简洁直观,操作简便,功能设计傻瓜式,助您轻松掌握收银流程。已服务超过30000名客户,研发经验超过10年,主要模块包括进货管理、销售管理、库存管理、商品管理、VIP会员管理和统计分析。支持条码、票据和二维码打印,以及会员积分、会员价格和储值管理。特别支持服装行业的尺码录入和管理,采用国际先进的网络客户端结构,稳定可靠,数据库支持1G及以上。可进行利润分
统计分析
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2024-07-31
如何使用Matlab和Rohde&Schwarz软件创建自定义波形文件(.wv)
本教程展示了如何使用Matlab和Rohde & Schwarz的免费软件创建自定义波形文件(.wv)。开始学习,请访问教程链接:点击这里查看教程。如需进一步帮助,请随时联系我们。
Matlab
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2024-11-05
基于神经网络的安卓恶意软件检测方案
基于神经网络的安卓恶意软件检测设计,是一个还挺有意思的项目资源,尤其适合你要做安卓安全相关开发的时候瞅一眼。敏感 API 的提取靠的是反编译 smali 文件,没啥新鲜的思路,但得比较扎实。用AHP来给 API 打权重,再扔进神经网络里跑一轮,精度比原来BP 算法那套强不少,识别率从 56.8%蹭到了 76.7%。提升还是蛮的。后面再加一手数据挖掘,抽出检测规则。你如果正好手上有点训练集,这套流程跑一遍还是挺顺的。反正整体思路不是花哨,但实战性挺高,尤其适合搞模型改进或者做安全检测工具的你。对了,感兴趣的话可以看看相关的东西,比如:安卓权限信息下的恶意软件检测研究,还有神经网络:数据挖掘算法简
数据挖掘
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2025-06-30