一、计算机网络的产生和发展 1.产生 60年代初,由多台终端设备通过线路连到一台中央计算机上而形成的“主 机终端”系统是计算机网络的雏形;有人称之为面向终端的计算机网络

• 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）

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

社会的信息化,计算机资源的共享,数据的 分布式处理等各种应用,推动着计算机朝着群 体化方向发展。为了适应工作需要,目前国内 许多系统、待业纷纷建立起自己的计算机网络 系统,龙其是越来越多的用户上 Internet网,畅 游在信息海洋之中。计算机网络的出现与发展, 不但极大地提高了工作效率,而且已经成为现 代化生活中不可缺少的工具

配置DLSW前,首先应对DLSW有一定的理解,这对用户是很有帮助的。 Data Link Switching(DLSw)是一种新的隧道或封装协议,它可以封装来自于SNA和 NetBIOS 系统的 Logical Link Control Type1(LL1)或Type2(LL2)的帧,并使其越过非SNA架 构的网络,DLSw的提出解决了LLC2基于局域网设计而不能在广域网上传输的局限性 DLSW为SNA网络到TcPP网络的过渡提供了一套解决思路,使得SNA和 TCP/IP可 共存

网络体系结构是计算机之间相互通信的层次,以及 各层中的协议和层次之间接口的集合。网络协议是 计算机网络和分布系统中互相通信的对等实体间交 换信息时所必须遵守的规则的集合

本文从网络规划的目标与原则入手,选取国内外的典型案例进行研究,提取出网络规划的关联要素与关联因子。在对铜陵步行与非机动车现状特点系统调查与分析的基础上,分析关联要素及因子与铜陵的相关性,得到铜陵的步行与非机动车交通网络规划

5.1简单解多路复用协议(UDP) 1.基本概念 在底层网络协议基础上添加解多路复用功能,而不添加任何其它功能使得系统中的多个进程可以共享底层网络协议提供的服务,这是网络层之上最简单的高层协议。 2.实例(UDP) UDP提供不保证可靠的、无连接的、各数据报独立传输的数据报传输服务

人工神经网络(简称神经网络)也是由大量的、功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多基本功能和简单的思维方式

4.1 操作系统的形成与发展 4.2 操作系统的功能 4.3 操作系统实例 4.4 计算机网络概述 4.5 计算机网络体系结构 4.6 互联网技术