现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本基于python的计算机网络在线考试系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此基于python的计算机网络在线考试系统利用当下成熟完善的VUE技术，以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的MySQL数据库进行程序开发。基于python的计算机网络在线考试系统有管理员，教师和学生三个角色。管理员功能有个人中心，学生管理，教师管理，在线考试管理，试题管理，考试管理。教师和学生都可以注册登录，教师主要负责管理学生，管理在线考试，管理试题，查看学生的错题本和考试记录，学生主要是参考考试，查看自己的错题本和考试记录。基于python的计算机网络在线考试系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观，在功能模块布局上跟同类型网站保持一致，程序在实现基本要求功能时，也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时，也实现

功能： 讲师端：题库、账号、试卷、考试等功能 学生：参加考试等功能 内含资源： 1：网络考试系统-共享版.doc 2：实际问题及解决办法记录 3：可运行的源码及测试脚本

针对等级保护2.0，将网络安全等级保护基本要求22239-2019转化为表格，并逐级区分，方便学习分析，对自身网络系统进行自我评估。 包括（安全通用要求、云计算安全扩展要求、移动互联网安全扩展要求、物联网安全扩展要求、工业控制系统安全扩展要求）

基于tcp/ip通讯，使用方便

闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

STM32 LWIP UDP通讯,实现跨网段传输数据 UDP广播主机192.168.50.123:5003,        UDP服务器192.168.1.20:1001 两者之间可以互传数据

基于NS2的网络路由协议仿真(AODV、COPE+AODV) 可参考我的博客 http://blog.csdn.net/y521263/article/details/9066777

博客中使用的脱壳实验材料

旧版本postman7.36.1 64位版本下载 Postman是一款功能强大的HTTP协议接口调试与测试工具 此外，Postman还提供了多种常用类型的接口请求和响应数据的解析功能，以及批量执行接口请求、日志调试、断言、变量等众多功能，帮助我们更好地进行接口管理和测试。不仅如此，Postman还具有便捷的功能，如快速填写查询参数和请求头信息，大大提高了我们的工作效率

包含asio入门知识，基本原理，服务端/客户端实例讲解，通用服务端/客户端构建的关键技术与技术细节，同步与异步处理，asio高级特性，asio中其它功能特性等。 面向的读者： 这本书对于那些需要做网络编程却不想深入研究复杂原始网络 API 的开发者来说是 一个福音。所有你需要的只是 Boost.Asio 提供的一套 API。作为著名 Boost C++ 库的一部分，你只需要额外添加几个 #include 文件即可转换到 Boost.Asio。 可以在 http://www.packtpub.com 注册帐号，然后下载书籍的全部 示例代码。同时，也可以通过访问 http://www.packtpub.com/support 进行注册， 这些示例代码文件将直接发送到你的邮箱。