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TFTP协议是基于UDP的简单文件传输协议，协议双方为Client和Server.Client和Server之间通过5种消息来传输文件,消息前两个字节Code是消息类型，消息内容随消息类型不同而不同。传输模式有三种：octet,netascii和mail，octet为二进制模式，netascii为文本模式，mail为文本模式，不过收到的文本不是保存到文件，而是打印出来，现在已不常用。DATA消息种数据长度是512字节，最后一个数据包可能会小于512。 本资源基于Qt5.12实现TFTP的Server和Client。

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A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun and unhurried journey, starting from very simple ideas, and gradually building up an understanding of how neural networks work. You won't need any mathematics beyond secondary school, and an accessible introduction to calculus is also included. The ambition of this guide is to make neural networks as accessible as possible to as many readers as possible - there are enough texts for advanced readers already! You'll learn to code in Python and make your own neural network, teaching it to recognise human handwritten numbers, and performing as well as professionally developed networks. Part 1 is about ideas. We introduce the mathematical ideas underlying the neural networks, gently with lots of illustrations and examples. Part 2 is practical. We introduce the popular and easy to learn Python programming language, and gradually builds up a neural network which can learn to recognise human handwritten numbers, easily getting it to perform as well as networks made by professionals. Part 3 extends these ideas further. We push the performance of our neural network to an industry leading 98% using only simple ideas and code, test the network on your own handwriting, take a privileged peek inside the mysterious mind of a neural network, and even get it all working on a Raspberry Pi. All the code in this has been tested to work on a Raspberry Pi Zero.