本书为英文原版教材，本书延续了Forouzan一贯的风格，以通俗易懂的方式全面阐述了网络技术及其应用。本书自第1版引进国内以来，对网络课程教学产生了较大影响，被多所名校采用为教材，成为清华大学和中科院博士入学考试网络课程的主要参考书。 　　本书以因特网五层模型为框架，以形象直观的描述手法，详细地介绍了数据通信和网络领域的基础知识、基本概念、基本原理和实践方法，堪称数据通信和网络方面的经典著作。 　　本书适合作为计算机专业有关数据通信和网络课程的本科生或研究生的教材或教学参考书，也可作为相关的研究人员和技术人员的参考书。 本书特点： 　　● 作者教学经验丰富，书中反映实际应用、工作实例和众多新近的实践问题。 　　● 图表众多，并且尽量少地使用数学公式。复杂的概念通过形象直观的图解加以清晰的说明。">本书延续了Forouzan一贯的风格，以通俗易懂的方式全面阐述了网络技术及其应用。本书自第1版引进国内以来，对网络课程教学产生了较大影响，被多所名校采用为教材，成为清华大学和中科院博士入学考试网络课程的主要参考书">本书为英文原版教材，本书延续了Forouzan一贯的风格，以通俗易懂的方式全面阐述了网络技术及其应用。本书自第1版引进国内以来，对网络课程教学产生了较大影响，被多所名校采用为教材，成为清华大学和中科院博士入学考试 [更多]

计算机网络自顶向下英文原版

计算机网络英文版4th Edition, 习题答案 Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, 4th Edition, Reviews and solutions

☆ 资源说明：☆ [奥莱理] SDN 软件定义网络 (英文版) [奥莱理] SDN Software Defined Networks (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Thomas Nadeau D. , Ken Gray [出版机构] 奥莱理 [出版日期] 2013年09月04日 [图书页数] 384页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

What Do We Understand About Convolutional Networks?论文 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、当前现状和研究前景进行了梳理，介绍了我们当前对 CNN 的理解。

计算机网络——自顶向下方法第七版中多次用到英文缩写而没有对照表，故本人将书中出现的英文缩写整理到一个PDF文档中并加了目录，希望正在学习计算机网络的同道中人可以用到。

基于BP网络的字母识别MATLAB仿真，该程序用MATLAB中的神经网络工具箱进行BP网络仿真，其中还带了训练样本集