内容概要：包括该项目（https://blog.csdn.net/darkgray11/article/details/135274027）的完整技术文档，以及完整实验环境。拓扑和配置都是完成的，启动后就能通。 适合人群：具备一定网络基础，需要进行综合技术应用的人员，如在校毕设学生或在职人员。 能学到什么：包含很多企业网络中的常用技术，如VLAN、Trunk、RSTP、DHCP、VRRP、OSPF、PPP、PPPoE、CHAP、Telnet、ACL、NAT等。 阅读建议：解压后，可以结合PDF文档学习配置思路、并按照各网络设备的配置方法自行实施一遍整个综合实验。另外，也可将拓扑文件直接在eNSP中打开并启动，所有网络设备均以配置完成，启动后即通。可以对照进行学习。并对自己的实验进行排错和调试。

阻尼最小二乘法matlab代码项目1：使用多层感知器的双月分类问题 使用MLP项目1 –团队一的双月分类问题 Abhinav Karthik Sridhar科学硕士–电气工程，美国亚利桑那州立大学 Sanjay Kumar Reddy理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 Venkata Motupalli理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 摘要-该项目的关键思想是在上下月球上使用随机数据点（1000），并以给定的距离'd'进行分隔，并使用三种神经网络案例对它们进行分类：反向传播，带动量的反向传播和Levenberg- Marquardt使用多层感知器。 简介多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络。 一个MLP至少由三层节点组成。 除输入节点外，每个节点都是使用非线性激活函数的神经元。 MLP利用称为反向传播的监督学习技术进行训练。 它的多层结构和非线性激活将MLP与线性感知器区分开来。 它可以区分不可线性分离的数据。 图1多层感知器网络 每个MLP都具有激活功能，隐藏层的数量以及与每个隐藏层相关的隐藏神经元的数量以及与训练方法相关的学习率。 因此，我们使用Levenberg-

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达内的第一个项目，设计swing界面，网络编程，多线程，文件操作等，老师说这个项目完全理解，出去工作都没问题。txt文件，里面有源码，也有讲解。希望对大家有所帮助。

python机器学习大作业用numoy构建原始CNN网络项目源码。在本项目中，通过numpy实现了一个CNN网络，包括其中的卷积层，池化层以及全连接层，通过公式推导、代码编写，加深了对于卷积、池化、反向传播等概念的理解。 采用现在主流的深度学习框架Pytorch实现识别，并与自己搭建的CNN训练结果进行比较。 采用相同的网络结构： self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=3, padding=0, stride=1) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size =2, stride=None, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(13 * 13 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) 在3个epoch下测试结果： 相比与用numpy实现的CNN，其具有较高的稳定性，以及训练速度，因为PyTorch将输入转为张量形式，转入GPU中训练，同时用了SGD优化器，加快loss收敛速度。

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