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网络引擎
- 这是一个Tcp协议的网络引擎，包括两个部分： a、服务器采用完成端口模型，提供了丰富的接口函数 b、客户端采用三线程加重叠Io模型，速度快，稳定 都采用回调函数接收数据，是对网络Tcp模型Socket的完整封装，所有代码在Windows2000下测试通过，并已应用到很多现有的中型网络系统中。-This a remarkably agreement Network engines, including two parts : a server used to complete port model
一个对Winsock 完成端口模型封装的类
- 在WINDOWS下进行网络服务端程序开发，毫无疑问，Winsock 完成端口模型是最高效的。Winsock的完成端口模型借助Widnows的重叠IO和完成端口来实现，完成端口模型懂了之后是比较简单的，但是要想掌握Winsock完成端口模型，需要对WINDOWS下的线程、线程同步，Winsock API以及WINDOWS IO机制有一定的了解。如果不了解，推荐几本书：《Inside Windows 2000，《WINDOWS核心编程》，《WIN32多线程程序设计》、《WINDOWS网络编程技术》。
bp模型
- BP神经网络对字母进行识别， 值得收藏-BP neural networks to identify letters, copies
NeuroNet_BP1111111
- VC封装BP网络模型 应用比较方便 值得首唱-VC Packaging BP network model applications worth more convenient Carro
网络流量的混沌特性研究及网络流量预测算法研究
- 本文针对网络流量的混沌特性，介绍网络流量的相空间重构方法和参数确认的方 法，并通过简单的试验验证理论的可用性。 同时将小波变换和非线性动力学方法相结合研究网络流量的混沌特性，并改进相空 间重构方法。将混沌吸引子投影于小波滤波器向量所张的空间中，并充分利用了小波变 换的去噪优点，将小波变换与相空间重构结合，构建出一个新的重构模型，并用试验证 明其优越性。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入到网络流量预测中，给网络数 据流的预测方法都提供了行之有效的新方法。
粗糙集优化神经网络论文集
- 基于粗糙集理论的神经网络研究及应用 基于粗糙集优化神经网络结构的启发式算法 一种结合粗糙集与神经网络的多传感器信息融合算法 构建基于粗糙集和BP神经网络的信用风险预警模型
开放系统互联参考模型(Open.doc
- 网络技术
iocp小牛远程控制源代码
- =================功能介绍=================1、核心的屏传算法，在保持较高的刷新率的情况下，占用的CPU是最低的，领先国内已知的远控屏传算法！2、控制端使用了IOCP技术，轻松响应大规模的网络连接，可以同时控制上万台的主机！3、服务端使用纯SDK编写，生成的文件小，同时使用了事件选择的网络模型，实现了最优化的网络传输，是window平台网络传输模式中最优的网络模型！4、使用MPEG4的编码方式进行视频截取，达到了QQ的视频聊天的图象效果，可以自由安装MPEG4编码
基于神经网络的教学质量评估模型
- 本文利用神经网络方法建立教学质量评估系统的数学模型，采用各评价指标作为其输入，教学效果作为输出，基于最小二乘思想，采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小，经仿真计算证明，该数学模型具有较好的辨识精度。
基于OMNET++的模拟无线移动网络
- 虽然OMNeT++提供了强大而清晰的模拟框架，但它缺乏用于无线通信的直接支持和简洁的造型链。他们都是由MiXiM提供的。MiXiM结合和扩展了一些现有的模拟框架来发展基于OMNeT++的无线移动仿真。它提供了详细的无线通道模型（褪色等），无线连接，移动模型，障碍模型和许多通信协议尤其是在媒体访问控制（MAC）层的协议。此外，它提供的基于OMNeT++的无线移动网络的用户友好的图形表示，支持调试和定义，即使是复杂的无线方案也支持。虽然仍然在发展当中，但MiXiM已经是一个性能分析工具强大的无线网络
小世界与无标度特性下的复杂网络旅行模型.
- 复杂网络
omnet全书
- 集成了传感器、微机电系统和网络三大技术而形成的传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术，具有广阔的应用前景。主要表现在军事、环境、医疗、家庭等商业领域，特别在空间探索和灾难拯救等特殊的领域有其得天独厚的技术优势。为评价传感器网络协议算法的性能，仅通过实验是无法实现的，特别是包含大量节点的大规模无线传感器网络，更是很难通过实验来实现(实际上，上百个节点的实验己经比较难以管理与实现)。 为了实现无线传感器网络的仿真，研究人员设计开发了许多的仿真平台(或在现有平台建立无线传感器网络模型)，包括NS-
复杂网络基本模型
- 这里包含了几个简单的复杂网络的程序，蛮有用。不过有些程序不是很完美
java模拟停等协议（计算机网络）
- java实现的停等协议模型。ack与nck。
基于Matlab的BA无标度网络拓扑生成算法
- 基于Matlab的BA无标度网络拓扑生成算法，BA模型有两个重要特性：增长特性和优先连接特性。,Matlab based on the BA scale-free network topology generation algorithm, BA model has two important characteristics: growth characteristics and properties of priority connections.
Delphi+shenjingwangluo.rar
- 神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是 C、C++、Java 或者 Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。这篇文章讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法，这样就可以在编码时应用它们了。 根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成 — 每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常
windowsSock-IOCP.rar
- windows网络模型之IOCP 实现的考试系统 可以连接大量套接字 需要配置数据源，用的access数据库,windows network model of the examination system to achieve IOCP can connect a large number of socket need to configure the data source, access the database used
pptOfNeuralNetworks.rar
- 本资源是大学本科课程所用的PPT课件，详细阐述了神经网络的发展史、理论基础、典型实例、控制模型和MATLAB中UN工具箱的使用。,The resources are used in undergraduate courses of the PPT courseware, detailed history of the development of neural networks, theoretical basis, a typical example, the control model an
BAmodel.rar
- 生成复杂网络中的无尺度网络，BA模型，分析节点度数，聚集系数等,Build complex networks in the scale-free networks, BA model to analyze the node degree, clustering coefficient, etc.
Fortran_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-