Internet应用程序的开发通常包括 Internet服务端和客户端的应用程序, Microsoft提供了大量的AP函数来支持这 两种程序,客户端应用程序主要通过 internet(gopher, FTP,HTTP)协议(如Gopher,TP,HTTP等)来从 网络服务器上获取数据,提供访问 Internet的功能,服务器端应用程序则用 来支持HTTP、FTP或 HTTP, ftpgopher等类型的服务

一、子网掩码 二、 ICMP/IGMP/ARP 三、TCP 四、 各层协议的数据格式 五、应用层——端口 六、 下次课 七、 应用层——服务 八、 协议上机实验 具有、 IPv6

§8.1 有向图的基本概念 §8.2 有向路与有向圈 §8.3 有向图的连通性 §8.4 Euler 有向图和 Hamilton 有向图 §8.5 竞赛图 §8.6 根树及其应用

5.1 应用背景与需求说明 5.2 数据库设计 5.3 数据库开发环境 5.4 创建数据库 5.5 创建数据库应用程序 5.6 网络环境下的数据库应用规划

6.1 物联网概述 6.2 物联网的基本组成和体系结构 6.3 物联网技术体系 6.4 物联网标准化体系 6.5 物联网的应用

2.1 生灭过程 2.1.1 生灭过程的定义 2.1.2 生灭过程状态概率的微分差分方程 2.1.3 生灭过程的简单应用 2.2 生灭过程的一般平衡解 2.2.1 生灭过程在极限情况下的概率分布 2.2.2 生灭过程平衡状态下的方程 2.2.3 排队系统的状态转移率图 2.2.4 平衡方程的解 2.3 M / M / 1排队系统 2.4 可变到达率的 M / M / 1排队系统 2.5 应答服务系统 M / M /  2.6 具有m 个服务者的系统 M / M / m 2.7 有限存储系统 M / M / 1 / N

随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等以数据为中心的技术和应用迅速发展，行业与公众数据不断汇集。对数据的管理与利用是当前最热的研究课题之一。 数据库是信息系统的核心和基础 现代信息系统渗透到人类社会的各个领域并逐步网络化、智能化，如何进行有效的数据组织、存储和访问，是本课程探讨的核心问题。数据库基本概念、数据库新技术、相关学术资源

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

6.1 物联网概述 6.1.1 物联网概念及其由来 6.1.2 物联网研究进展 6.2 物联网的基本组成和体系结构 6.2.1 物联网与其它网络的关系 6.2.2 物联网组成架构 6.2.3 物联网软件系统组成 6.2.4 物联网产业链基本组成 6.2.5 物联网体系结构设计的基本原则 6.2.6 M2M 体系结构 6.2.7 物联网的 EPC 体系结构 6.2.8 物联网的体系结构 6.2.9 物联网与物理信息融合体系结构 6.2.10 物联网相关产业体系 6.3 物联网技术体系 6.3.1 感知与识别技术 6.3.2 支撑技术 6.3.3 共性技术 6.3.4 网络与通信技术 6.3.5 物联网应用技术 6.4 物联网标准化体系 6.4.1 国际物联网标准的制定 6.4.2 国内标准化工作 6.5 物联网的应用 6.5.1 物联网的应用前景 6.5.2 我国物联网应用现状

本章的主要任务是认识TCP/IP分层模型，掌握网络互连涉及的主要技术及主要协议。本章学习目标： 一、 TCP/IP分层模型 二、 IP地址与域名 三、 地址与域名的解析 四、 IP协议 五、IP协议的新发展