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no0843
- 微软亚洲研究院论文：对等应用中基于组的网络性能测量服务-Microsoft Asia Research Institute thesis : applications such as group-based network performance measurement services
神经网络用于性能预测
- 此程序可用于实现基于神经网络的工程性能预测。-this procedure can be used to achieve based on neural network projects performance prediction.
testrun0512
- 悖论很奇妙。在本月的专栏里，我将向你们展示你们进行软件测试时可能遇到的三个有趣的案例。他们本质上是数学问题，而且他们对你们的问题库是一个很好的补充。 在这个专栏的第一部分，我解释 Simpson 悖论。该悖论阐述的是这样一种情况：软件系统 A 与软件系统 B 相比，各方面都要差，然而软件系统 A 可能是一个更好的系统。 在第二部分，我揭示了 Braess 悖论。根据这个悖论，当增加一个完全负载平衡的服务器时，网络性能会以一种奇怪的方式降低。最后，我考虑了 Parrondo 悖论。
网络可靠性测试
- 网络可靠性分析软件，可以对网络性能指标进行测试，并可以图形化显示各种网络指标，对网络阕值进行设计，在网络性能下降的情况可以报警等等。
netperf-2.4.0.rar
- Netperf是一种网络性能的测量工具，主要针对基于TCP或UDP的传输。Netperf根据应用的不同，可以进行不同模式的网络性能测试，即批量数据传输（bulk data transfer）模式和请求/应答（request/reponse）模式。Netperf测试结果所反映的是一个系统能够以多快的速度向另外一个系统发送数据，以及另外一个系统能够以多块的速度接收数据。 Netperf工具以 client/server方式工作。server端是netserver，用来侦听来自client端的连接，c
adhoc
- 用matlab仿真ad hoc 网络中网络性能-Matlab simulation with the network performance in ad hoc networks
performance_simulation_of_network_coding
- VC环境下的网络编码仿真演示程序，可以生成随机网络拓扑，并计算应用网络编码后的网络性能-VC environment simulation demo network coding procedures, can generate a random network topology and network computing applications encoded network performance
ettcp-1.0.tar
- 可以实现网络性能（如：吞吐量）的测量，一个经典的开源软件，具体介绍百度一下就知道了-Network performance can be achieved (eg: throughput) measurement, a classic open-source software, Baidu details you will know
iperf
- Iperf是一个网络性能测试工具。可以测试TCP和UDP带宽质量，可以测量最大TCP带宽，具有多种参数和UDP特性，可以报告带宽，延迟抖动和数据包丢失。Iperf在linux和windows平台均有二进制版本供自由使用。-network
books
- 2001年诞生的网络编码技术，对网络性能，如吞吐量、丢包率、时延等都有极大的提升，是一种应用于MAC层和路由层的新型编码技术。该资料包含三本讲解网络编码技术的英文原版书籍，有助于全面了解和学习网络编码。-Network coding,which came into being in 2001,raises the network s throughput, packet loss rate, delay,etc dramatically.The document includes three b
PingResult
- ping 的实时监控程序， 可以监视点到点之间的网络性能， 网络延时和丢报数-ping of real-time monitoring program that can monitor network performance between point to point, network delay and packages lost count off
SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
- 对SVM神经网络进行参数优化，提升其分类器性能(The parameters of SVM neural network are optimized to improve the performance of classifier)
BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合
- BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP神经网络结构为2—5—1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据，从中随机选择1900组作为训练数据，用于网络训练，100组作为测试数据，用于测试网络的拟合性能。(Construction of BP neural network for nonlinear function fitting structure acc
bp神经网络分类
- 1. 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。(. using BP neural network to design the classifier for male and female students. The features in
神经网络模式识别
- 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。(Pattern recognition and intelligent syst
正式版本第一期
- 基于Netally开发的网络性能测试系统，分为8个分类，总共63项测试。包括DHCP性能、DNS性能、FTP、HTTP、SIP、VoIP网络性能关键参数测试(Network performance test system based on Netally)
基于数据数量对支持向量机和BP神经网络性能分析
- 不同样本数量支持向量机和BP神经网络性能分析对比(Performance analysis of neural network)
Python神经网络编程.pdf+代码
- 本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。(This book begins with a brief introduction to the basi
SVM神经网络中的参数优化
- SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能(Parameter Optimization in SVM Neural Network--How to Improve the Performance of Classifie)
小波神经网络中不同小波基的性能对比
- 对比不同小波基作为传递函数的性能，包括sigmoid函数，morlet函数，polywog函数(Compare the performance of different wavelet bases as transfer function, including sigmoid function, Morlet function, polywog function)