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2025上半年中级软考网络工程师备考资料是一份专门为准备参加2025年上半年的中国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中网络工程师考试的考生准备的学习资料。这份资料旨在帮助考生全面掌握考试中可能出现的各个知识点，提高应对考试的能力。 资料内容涵盖了多个方面，首先是常考知识点的梳理，这些知识点是历年考试中的高频考点，对于理解网络工程师的专业知识体系至关重要。掌握这些知识点，可以帮助考生建立起坚实的专业基础，从而在实际的考试中快速识别并回答相关问题。 经典题库部分为考生提供了丰富的练习题目。这些题目不仅来源于往年的真题，也包括了精心设计的模拟题，用以检验考生的学习成果和应试技巧。通过大量的练习，考生可以熟悉考试题型，掌握答题策略，提高解题速度和准确率。 必考题型的整理是资料中的另一个重要部分。了解并熟悉这些必考题型对于考生来说至关重要，因为它们往往是考试中的关键得分点。通过对这些题型的深入分析和练习，考生可以更准确地把握考试动向，有针对性地复习准备。 易混淆知识点的区分与解析也是备考资料的关键组成。网络工程师考试内容丰富，涉及到众多的专业术语和概念，有些内容在理解上可能存在相似之处，容易导致混淆。资料中通过对比和分析，帮助考生清晰地区分这些易混淆的知识点，从而避免在考试中出现错误。 案例分析模拟题的提供，旨在提高考生的综合分析能力和解决实际问题的能力。网络工程师的工作往往涉及到复杂的网络设计和故障排查，案例分析题型能够模拟真实的工作场景，考察考生的实践操作能力。通过模拟题的训练，考生可以学习如何将理论知识应用于实际工作中，为实际工作打下坚实的基础。 这份备考资料的设计思路清晰，内容全面，非常适合即将参加2025上半年中级软考网络工程师考试的考生使用。通过对资料的系统学习和练习，考生可以有效提升自己的专业水平和应试能力，为考试的成功打下坚实的基础。

详细阐述了将前馈神经网络与模型预测控制(MPC)相结合应用于具有输出LC滤波器的三相逆变器的技术。内容涉及前馈神经网络的结构、训练方法以及如何将其与MPC集成以提高逆变器的控制性能。通过实验验证，证明了该方法在改善输出波形质量和系统响应速度方面的有效性。适合电力电子工程师、控制理论研究者和相关专业学生。使用场景包括电力变换器设计、新能源系统和智能电网技术。目标是推动三相逆变器控制技术的创新，提升电能转换效率和质量。 关键词标签： 三相逆变器 前馈神经网络 模型预测控制 MPC 电力电子 文档+程序具有输出LC滤波器的三相逆变器的前馈神经网络模型预测控制 A Feed-Forward ANN based on MPC for a Three-Phase Inverter With an Output LC Filter

高危风险漏洞一直是企业网络安全防护的薄弱点，也成为HW攻防演练期间红队的重要突破口;每年 HW期间爆发了大量的高危风险漏洞成为红队突破网络边界防护的一把利器,很多企业因为这些高危漏洞而导致整个防御体系被突破、甚至靶标失守而遗憾出局。 HW 攻防演练在即，斗象情报中心依托漏洞盒子的海量漏洞数据、情报星球社区的一手漏洞情报资源以及Freebuf安全门户的安全咨询进行分析整合，输出HW 必修高危漏洞手册,意在帮助企业在HW攻防演练的前期进行自我风险排查降低因高危漏洞而“城池失守”的风险。 本次报告整合了自2023年1月份至2023年7月份在攻防演练被红队利用最频繁且对企业危害较高的漏洞，包含了详细的漏洞基础信息、检测规则和修复方案，企业可根据自身资产信息进行针对性的排查、配置封堵策略和漏洞修复相关工作。

SNMP MIB库，共1813个OID对应的设备型号和分类，可定位华为设备型号。 用于网络设备监控、安全分析等。

**正文** 标题提到的“MIMO双向AF多中继网络的节能设计”是一个涉及现代无线通信领域的主题，特别是在多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）技术和中继通信策略中的应用。MIMO技术通过利用空间多重载波和空间分集，显著提升了无线通信系统的容量和可靠性。而在多中继网络中，信息通过多个中继节点进行转发，进一步增强了通信性能。 在“双向中继”系统中，两个通信节点A和B不直接通信，而是通过一个或多个中继节点R进行信息交换。在这种情况下，采用“放大转发（Amplify-and-Forward, AF）”策略，中继节点简单地放大接收到的信号并转发，无需解码和再编码过程，降低了中继节点的复杂度。 描述中提到的通信过程分为两个时隙：第一时隙，源节点A向中继R发送信息；第二时隙，中继R将接收到的信号放大并转发给目标节点B。这种时间分复用的方式允许在单个信道上实现双向通信，同时减少了对额外频率资源的需求。 在Matlab环境中实现这个系统模型，我们需要关注以下几个关键知识点： 1. **MIMO系统建模**：我们需要构建MIMO系统的基本框架，包括发射天线、接收天线、以及可能的中继天线。这涉及到射频信道的模拟，如瑞利衰落或对数正态衰落信道。 2. **AF策略**：编程实现中继如何放大接收到的信号。这涉及到计算信号增益，通常需要考虑功率约束和噪声的影响。 3. **时分双工（Time Division Duplex, TDD）**：按照描述中的两个时隙来安排通信，需要设置适当的时隙长度，确保信号不会重叠。 4. **功率分配**：为了实现节能设计，我们需要优化源节点和中继节点的功率分配策略。这可能涉及到寻找最佳功率分配比例，以平衡传输效率和能量消耗。 5. **性能评估**：通过仿真，我们可以计算关键性能指标，如误码率（Bit Error Rate, BER）、吞吐量、能效等，以评估不同设计方案的效果。 6. **可视化结果**：将这些结果在Matlab中进行图形化展示，如绘制不同参数下的BER曲线，以直观地比较和分析各种设计的优劣。 通过深入理解这些概念并运用Matlab编程，我们可以创建一个详细的MIMO双向AF多中继网络模型，进行节能设计的研究，并通过06952246-original.zip压缩包中的文件获取相关的代码实现和进一步的分析。这个过程不仅有助于理论学习，也为实际通信系统的设计提供了有价值的参考。

软考中级【网络工程师】2025年教材进行了改版，当前是第6版，有关新教材的章节内容的基本知识点讲解PPT

Matlab Simulink下的一阶与二阶倒立摆仿真研究：PID模糊控制、最优与LQE控制策略及其神经网络应用的结果分析,Matlab Simulink高阶倒立摆仿真研究：PID、模糊PID、最优控制及神经网络运行效果分析,matlab simulink一阶倒立摆仿真，二阶倒立摆 pid 模糊pid 最优控制 LQE控制 神经网络 运行结果如图 ,核心关键词：Matlab; Simulink; 一阶倒立摆仿真; 二阶倒立摆; PID控制; 模糊PID控制; 最优控制; LQE控制; 神经网络; 运行结果。,MATLAB Simulink: 一阶与二阶倒立摆仿真对比研究，PID与先进控制策略

在华为的网络设备领域，FitAP4050DN-S-V200R019C00SPC918固件包是一个重要的更新，其包含的文件和信息对于网络管理员和技术人员来说至关重要。该固件包包含了FitAP4050DN-S-V200R019C00SPC918的二进制文件以及相关的升级指导书和版本说明书，能够指导用户如何将设备升级至该版本，并了解该版本的具体支持详情。 FitAP4050DN-S-V200R019C00SPC918固件版本主要支持的型号是FitAP4050DN-S，而支持的升级版本则需参考升级指导书和版本说明书。这些文件是该固件升级过程中不可或缺的资料，能够帮助用户理解固件升级的先决条件、操作步骤、注意事项以及可能遇到的问题和解决方案。通过阅读这些文档，网络管理员能够确保升级过程顺利进行，避免可能的网络故障或设备损坏。 升级指导书文档详细阐述了升级的准备工作，包括系统检查、备份重要数据、确定升级路径等步骤。文档中也会具体说明升级的步骤和方法，确保操作人员能够按照正确的流程进行操作。此外，升级指导书中可能还包含了对于不同网络环境的考量，比如无线控制器的型号匹配、网络架构的兼容性等问题。 版本说明书则提供了关于FitAP4050DN-S-V200R019C00SPC918固件版本的详细信息。它描述了该版本的新特性、性能改进以及修复了哪些已知的问题。文档中还可能包含对该版本中新增的配置项和接口的介绍，帮助技术人员更好地掌握新版本带来的变化。通过对版本说明书的研读，管理员可以了解当前版本是否满足网络的需求，是否应该进行升级。 在华为的网络产品中，FitAP系列设备是企业级无线接入点(AP)产品线的一部分，而WLAN AC是指无线局域网控制器，它负责管理AP的工作。固件的升级对于保持这些设备的高效运行、适应不断变化的网络需求和技术标准是非常重要的。升级不仅可以提升设备的性能，增强安全特性，还能确保设备兼容最新的网络协议和标准，从而保证无线网络的稳定性和扩展性。 对于使用华为FitAP4050DN-S设备的网络管理人员而言，Huawei FitAP4050DN-S-V200R019C00SPC918固件包是提升设备性能、保证网络安全的重要工具。通过严格遵循升级指导书和版本说明书中的指南，用户能够确保升级过程的顺利和成功，从而提升整个无线网络的效能和可靠性。

内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现基于POA（Pelican Optimization Algorithm）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM），用于多输入单输出的时间序列回归预测。该模型通过CNN提取局部特征，BiLSTM处理上下文信息，POA优化超参数，提高了模型的预测性能。文章详细讲解了数据预处理、模型构建、训练和评估的全过程，并提供了完整的代码示例和图形用户界面设计。 适合人群：具备MATLAB编程基础的数据科学家、研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用，如金融市场预测、气象数据预测、工业过程监控等。用户可以通过该模型快速搭建并训练高质量的预测模型。 其他说明：未来的研究可以考虑引入更多先进的优化算法，拓展模型的输入输出结构，增强图形用户界面的功能。使用过程中需要注意数据的正常化和防止过拟合的问题。