大三上结束之际，从网上找来一些关于计算机网络的知识作为总结，本文四篇笔记全部转自猪头任（博客地址：http://www.cnblogs.com/rppig/archive/2012/04/01/2429474.html），在这里谢过了，哈哈 随着便携笔记本和智能手机的普遍使用，人们希望不论在何时、何地都能够与任何人进行包括数据、语音、图像和视频等任何内容的通信。在这样的大背景下，无线网受到

本篇文章是信号量的简单入门，主要学习关于信号量四个函数的使用。

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上一篇复习了模式识别中的有监督学习部分，本文着重分析无监督学习部分。第一部分：非线性分类器这里主要分为四部分，列举后分别进行分析学习：非线性支持向量机多层神经网络RBF网络模板匹配（相关法）非线性支持向量机广义线性判别概念：在样本分类中，只要各类别之间没有重叠，可以通过映射变换，将样本映射为线性可分样本。 比如利用0-n阶多项式线性组合构造分类器缺点：经过这种变换，维数大大增加，形