logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

HNU计算机系统shell Lab实验

对CSAPP提供的shell lab详细分析和完成报告

文章图片
#c++#c语言#学习方法 +1
HNU计算机网络实验三实验报告

中…(img-ZD3TD6lY-1712509857347)]第三次FTP响应:[外链图片转存中…(img-0BJdFWYQ-1712509857347)]即:我们得到了FTP传输的路径情况。在该实验的拓扑图下,从客户机到服务器传输为PC——Switch——Router——Server;从服务器到客户机应答为Server——Router——Switch——PC,且均为连续的四个FTP包。其余过程包

文章图片
#计算机网络
HNU人工智能第一次实验报告

结合了起点到当前节点的实际代价和当前节点到目标节点的估计代价,如果启发式函数是可采纳的(admissible),则保证找到最低代价的路径。分析给出的代码段的时间复杂度,我们需要考虑几个关键的部分:图的初始化、A*搜索算法的主体循环、以及与数据结构(如优先队列)相关的操作。仅基于启发式信息(从当前节点到目标节点的估计代价)进行搜索,它忽略了起点到当前节点的实际代价,因此可能不会找到最低代价的路径。是

#c++#人工智能
HNU数据挖掘实验手册

安装虚拟机和Linux平台,熟悉Ubuntu环境。在Linux平台上搭建Python平台,并安装Python环境工具anaconda.掌握Anaconda下的Python环境安装,创建名称为emoji的python3.7环境.熟练安装pycharm和jupyter notebook。掌握pip和conda命令安装常用软件包。比如numpy、pandas、tensorflow、 h5py、mygen

文章图片
#数据挖掘#python
HNU数据挖掘期末实验报告

为了实现实验目标,我们使用了六个不同的数据集,包括基因列表、基因关系、基因特征和基因邻接网络。基因列表包含6375个基因,基因关系数据集Positive_LinkSL包含19667对基因关系及其置信分数,而特征数据集feature1_go和feature2_ppi包含128维的原始特征。同时读取基因的原始特征,构建图,将关系、置信分数和特征添加到图的边和节点中。基因关系(Positive_Link

文章图片
#数据挖掘#人工智能
HNU数据挖掘实验手册

安装虚拟机和Linux平台,熟悉Ubuntu环境。在Linux平台上搭建Python平台,并安装Python环境工具anaconda.掌握Anaconda下的Python环境安装,创建名称为emoji的python3.7环境.熟练安装pycharm和jupyter notebook。掌握pip和conda命令安装常用软件包。比如numpy、pandas、tensorflow、 h5py、mygen

文章图片
#数据挖掘#python
HNU计算机网络实验四实验报告

通过本实验,进一步熟悉PacketTracer的使用,学习路由器与交换机的基本配置,加深对网络层与链路层协议的理解。

文章图片
#计算机网络#网络
HNU数据挖掘期末实验报告

为了实现实验目标,我们使用了六个不同的数据集,包括基因列表、基因关系、基因特征和基因邻接网络。基因列表包含6375个基因,基因关系数据集Positive_LinkSL包含19667对基因关系及其置信分数,而特征数据集feature1_go和feature2_ppi包含128维的原始特征。同时读取基因的原始特征,构建图,将关系、置信分数和特征添加到图的边和节点中。基因关系(Positive_Link

文章图片
#数据挖掘#人工智能
HNU数据挖掘实验手册

安装虚拟机和Linux平台,熟悉Ubuntu环境。在Linux平台上搭建Python平台,并安装Python环境工具anaconda.掌握Anaconda下的Python环境安装,创建名称为emoji的python3.7环境.熟练安装pycharm和jupyter notebook。掌握pip和conda命令安装常用软件包。比如numpy、pandas、tensorflow、 h5py、mygen

文章图片
#数据挖掘#python
HNU计算机网络实验四实验报告

通过本实验,进一步熟悉PacketTracer的使用,学习路由器与交换机的基本配置,加深对网络层与链路层协议的理解。

文章图片
#计算机网络#网络
    共 11 条
  • 1
  • 2
  • 请选择