代码搜索:网络终端
找到约 10,000 项符合「网络终端」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/368804/2807051
java dynashow.java
/**
* Title: Java网络编程演示
* Description: Java网络编程演示,用于北京师范大学计算机系Java课程教学示范。
* Copyright: Copyright (c) 2001
* Company: 北京师范大学计算机系
* @author 孙一林
* @version 1.0
*/
import java.io
www.eeworm.com/read/368804/2807054
java readurl.java
/**
* Title: Java网络编程演示
* Description: Java网络编程演示,用于北京师范大学计算机系Java课程教学示范。
* Copyright: Copyright (c) 2001
* Company: 北京师范大学计算机系
* @author 孙一林
* @version 1.0
*/
import java.io.
www.eeworm.com/read/135261/13943580
asv gafault.asv
% 用GA训练BP网络的权值、阈值
tic, % 开始计时
[P,T,R,S1,S2,Q,S]=nninit % BP网络初始化
S
aa=ones(S,1)*[-1 1]
return
% popu=60; % 初始种群个数
% disp('ss');
% initPpp=initialize(popu,aa,'gabpEval');
% disp('dd')
% gen=5
www.eeworm.com/read/135261/13943582
m gafault.m
% 用GA训练BP网络的权值、阈值
tic, % 开始计时
[P,T,R,S1,S2,Q,S]=nninit % BP网络初始化
S
aa=ones(S,1)*[-1 1]
return
% popu=60; % 初始种群个数
% disp('ss');
% initPpp=initialize(popu,aa,'gabpEval');
% disp('dd')
% gen=5
www.eeworm.com/read/110312/15460106
java geturlimage.java
/**
* Title: Java网络编程演示
* Description: Java网络编程演示,用于北京师范大学计算机系Java课程教学示范。
* Copyright: Copyright (c) 2001
* Company: 北京师范大学计算机系
* @author 孙一林
* @version 1.0
*/
import java.net.
www.eeworm.com/read/113072/15471392
txt 538.txt
ShareName 属性
Microsoft® Visual Basic® Scripting Edition
ShareName 属性
语言参考
版本 3
请参阅 应用于
描述
返回指定的驱动器的网络共享名。
语法
object.ShareName
object 应为 Drive 对象的名称。
说明
如果 object 不是一个网络驱
www.eeworm.com/read/110311/15536733
java getnetinfo.java
/**
* Title: Java网络编程演示
* Description: Java网络编程演示,用于北京师范大学计算机系Java课程教学示范。
* Copyright: Copyright (c) 2001
* Company: 北京师范大学计算机系
* @author 孙一林
* @version 1.0
*/
import java.net.
www.eeworm.com/read/102552/15774328
htm subject_27513.htm
序号:27513 发表者:123456789 发表日期:2003-01-12 22:41:15
主题:关于网络抓包截获技术
内容:用什么工具网络抓包截获,谢谢!
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www.eeworm.com/read/101790/15810478
htm subject_27513.htm
序号:27513 发表者:123456789 发表日期:2003-01-12 22:41:15
主题:关于网络抓包截获技术
内容:用什么工具网络抓包截获,谢谢!
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www.eeworm.com/read/416437/11025413
m 例2-2.m
%
%设计一个线性神经网络,寻找给定数据之间的线性关系
%
P=[1.1 -1.3];
T=[0.6 1];
%创建一个只有一个输出,输入延时为0,学习速率为0.01的线性神经网络,minmax(P)表示样
%本数据的取值范围
net=newlin(minmax(P),1,0,0.01);
%对创建的线性神经网络进行初始化,设置权值和阈值的初始值
net=init(net);