1.计算机网络按其工作模式可以分为哪几种? 2.什么是对等网络?简述其应用的场合及优缺点。 3.如何查看网卡是否正常工作?如何查看网络是否连通?

本文提出了N口线性网络的统一参数慨念和统一参数理论。应用这个理论研究了一般线性多回路反馈网绍的回归差矩阵与零回归差矩阵,导出它们与网络的统一参数矩阵之间的关系,业将Blackman方程推广到从一口集到另一口集的传递矩阵的情况,从而建立了线性多回路反馈网络的N口统一参数理论。这个理论一个典型应用是解决了一般复合反馈放火器的理论分析问题

4通信网络 4.1通信网络 4.1.1通信网概念:由多个通信点和通 信链路,按照一定的组织形式所构成的通信系统的统一体。广义地讲,它包括一切用于传递信息的网络。它是实现信息传递的物质技术基础。按照所传递的信息及传递信息所采用的技术手段分为电信通信网和邮政通信网

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的

通过对不同网络QoS机制进行分析比较和对DOCSIS1.1规范QoS标准的深入研究,提出了一种适用HFC网络接入网设备CM的QoS机制解决方案.给出了CM QoS体系的设计模型,对各模块进行了详细的功能介绍,从设计上保证了为不同的IP数据提供不同的服务质量.详细阐述了动态业务的发起过程和实现技术,讨论了HFC网络QoS的下一步研究方向

一、网络的组成与分类： 1、网络的三要素 主机(结点) 通信子网 协议及网络软件 一般意义：将异地计算机连接起来的系统(以实现资源共享为目的)

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在 着一种“侧抑制”现象,即一个神经细胞兴奋后 ,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑 制。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构 和现象形成的。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断,并将其最终分为不同的类型

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

 网络层提供的两种服务  网际协议（IP）  划分子网和构建超网（IP地址管理）  网际控制报文协议（ICMP）  路由选择协议（RIP、OSPF、BGP）  IP多播（IP多播和IGMP）  虚拟专用网（VPN）  网络地址转换（NAT）