MSDN的使用技巧，MSDN（Microsoft Developer Network）,是使用微软开发工具进行开发所必备的参考资料，它是十分全面的联机帮助文档，包含了微软最新的软件编程技术，有MFC的全部内容，并对每个函数、类都做了充分详细的解释。

神经网络实现mppt控制

IPV6 在LINUX中开发介绍.包括:IPV6 历史,包格式, 配置,各种有关协议及开发要点

D2D网络毫米波频段 此MATLAB代码在毫米波波段（@ 28 GHz）的信号干扰加噪声比（SINR）覆盖概率上模拟了PPP无线通信，概率为prob [SINR> T]。 网络元素是基于Poisson点过程（PPP）分布进行分布的。 网络元素是： 1- D2D发射机（干扰）2-障碍物（障碍物的长度，宽度和方向基于均匀分布生成）3-参考接收机位于原点o（0,0） 衡量参考用户的表现， 基于Slyvniak定理，它可以测量整个网络的性能。 为了使噪声平均，重复进行3000次迭代模拟。 网络的分析公式和详细信息可以在[1]毫米波波段的设备到设备通信中找到： ：

Heterogeneous Information Network 传统的同构图（Homogeneous Graph）中只存在一种类型的节点和边，当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时，再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中，如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间，又或者尝试将异构图映射到同构图中，根本无法学习到“异构”的关键，即无法探索到不同节点之间，监督标签之间的联系，而这又是十分重要的。 如上图著名的异构例子，学术网络图，它包含“论文”paper、“作者”author、“会议”venue和“机构”org等节点类

IEEE 802.11s-D0.02, Wireless Mesh Network 是06年的版本

ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

神经网络 使用OpenCL模拟人工神经网络。

（非线性）优化库 该库旨在实现不同的数学优化算法，例如规则和共轭梯度下降。 数学由提供支持。 梯度下降算法 弹性误差梯度下降 共轭梯度下降算法 Hager-Zhang（“ CG_DESCENT”） Polak-Ribière（支持预处理） 弗莱彻-里夫斯 线搜索算法 割线 具有二次步进的Hager-Zhang 成本函数 残差平方和

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