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关于Python3和MATLAB在MAC协议网络实验中的仿真实验（含完整源码、说明文档及数据）.rar

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简介：
本资源包含使用Python3与MATLAB进行MAC协议网络仿真的完整代码、详细说明文档及实验数据，适用于科研与教学。 资源内容：基于网络MAC协议实验的Python3与MATLAB仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： - 工科生、数学专业以及算法等方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++和Java算法仿真工作10年。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等多个领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。

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  • 关于Python3和MATLAB在MAC协议网络实验中的仿真实验（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源包含使用Python3与MATLAB进行MAC协议网络仿真的完整代码、详细说明文档及实验数据，适用于科研与教学。 资源内容：基于网络MAC协议实验的Python3与MATLAB仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： - 工科生、数学专业以及算法等方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++和Java算法仿真工作10年。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等多个领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 基于GNSS和INS的MATLAB仿真（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源提供了一个基于GNSS和INS融合定位技术的MATLAB仿真环境，包含详尽的源代码、使用说明文档以及实验数据，适合研究与学习。 资源内容：基于GNSS 和 INS 的 Matlab 仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，方便更改参数。 - 编程思路清晰，注释详尽。 适用对象： - 工科生、数学专业以及算法方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在 Matlab、Python、C/C++ 和 Java 算法仿真领域工作超过十年。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制和路径规划等领域的多种算法仿真实验，尤其在无人机相关技术方面有丰富经验。 欢迎交流学习。
     
  • 基于网络拓扑的Python3和MATLAB仿真相关资料（含源码、文档及数据）.rar
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    该资源包提供了使用Python3和MATLAB进行网络拓扑仿真的全面支持材料，包括详细的源代码、操作指南和实验数据。适合于学术研究与工程应用。 资源内容：基于网络拓扑的Python3与MATLAB仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象： - 工科生； - 数学专业学生； - 算法学习者等方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java的算法仿真工作方面拥有10年的经验。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多种领域的算法仿真实验，欢迎交流学习。
     
  • 基于MATLAB的多个神经网络仿真实现（含源码、数据及说明文档）.rar
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    本资源包提供了一个全面的MATLAB环境下的神经网络仿真工具集，包含多种神经网络模型的实现代码、训练数据和详尽的使用指南文档。 资源内容包括基于神经网络的43个MATLAB仿真实验（包含完整源码、详细文档及数据）。代码特点在于参数化编程，便于更改参数设置；代码结构清晰，注释详尽。 该套资源适用于工科学生、数学专业以及算法方向的学习者。作者是一位资深的大厂算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真方面拥有十年的工作经验。他擅长于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及智能控制等领域，同时也精通路径规划与无人机相关技术。 欢迎有兴趣的学习者进行交流探讨学习。
     
  • 关于MATLAB和Simulink在自动控制中的仿真应用（含完整源码、说明文档及数据等资料）.rar
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    本资源包含MATLAB与Simulink在自动控制系统仿真中的全面应用教程，内附完整源代码、详细使用指南及实验数据，适合自动化专业学习和研究参考。 资源内容包括基于自动控制的MATLAB与Simulink仿真应用（包含完整源码、说明文档、数据、PPT及教程）。代码特点为参数化编程，便于调整参数；编程思路清晰且注释详尽。 适用对象：工科生、数学专业以及算法方向的学习者。作者是一位资深算法工程师，在某大型企业工作十年，专注于MATLAB、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真项目。他精通智能优化算法、神经网络预测技术、信号处理方法、元胞自动机模型、图像处理技巧及智能控制策略，并且在路径规划与无人机领域也有丰富的经验。 欢迎交流学习。
     
  • 基于凸优化算法的MATLAB仿真（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源提供基于凸优化算法的MATLAB仿真程序，包括完整源代码、详细说明文档和实验数据。适合科研与学习使用。 资源内容：基于凸优化的各种算法的MATLAB仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程 - 参数易于更改 - 代码结构清晰，注释详细 适用对象： - 工科学生 - 数学专业人员 - 算法学习者 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在MATLAB、Python、C/C++和Java等领域从事算法仿真工作超过10年。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等领域的研究，具有丰富的无人机等多种应用场景的算法仿真实验经验。 欢迎交流学习。
     
  • 基于MATLAB和Simulink的模糊神经网络替代PID仿真实验（含源码、文档及数据）.rar
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    本资源提供了一套基于MATLAB和Simulink的模糊神经网络替代传统PID控制器的仿真案例，包含完整源代码、实验报告及相关数据集。适合于控制系统设计与研究者使用。 资源内容为基于Matlab与Simulink的模糊神经网络替代PID仿真实验（包含完整源码、详细文档及数据）。该代码采用参数化编程方式，便于用户调整相关参数，并且程序结构清晰，注释详尽。 此项目适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业设计使用。此外，还有更多仿真源码与数据集可供下载（具体信息请自行查找）。 作者是一位资深算法工程师，在某大型企业工作超过十年时间，专注于Matlab、Python、C/C++及Java语言的开发，并且在YOLO算法仿真实验方面具有丰富的经验。他在计算机视觉、目标检测模型构建、智能优化算法设计等多个技术领域均有深厚的研究背景与实践经验。如果有定制化仿真源码或数据集的需求，可以联系作者进行咨询。
     
  • 基于MATLAB的SOM神经网络在柴油机故障诊断中的应用及数据分类仿真（含完整源码、说明文档和数据）.rar
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    本资源提供了一套基于MATLAB开发的自组织映射(SOM)神经网络工具包，应用于柴油机故障诊断的数据分类与仿真。包含详细文档、源代码及相关测试数据集，便于学习研究及实践操作。 本案例提供了一个包含8个故障样本的数据集。每个故障样本包括以下特征：最大压力(P1)、次大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形面积(P7)，以及起喷压力(P8)，并使用自组织映射(SOM)网络进行故障诊断。代码采用参数化编程方式，便于调整参数，并且注释详细，逻辑清晰。 此资源适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生用于课程设计、期末作业或毕业设计项目中。 作者是一位资深算法工程师，在某大型企业工作超过十年，专长于使用Matlab, Python, C/C++, Java进行YOLO算法仿真。他精通多个领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理等技术。
     
  • 关于网络协议分析实验的PDF文档
    优质
    本PDF文档详细介绍了网络协议分析实验的相关内容，包括实验目的、原理、步骤及注意事项，旨在帮助学生深入理解网络通信的基本机制。 介绍了一些基本协议的组成和使用方法，在制作协议分析程序时可能会用到这些内容，但它们仅作为入门级资料。
     
  • 基于Yolov5的ONNXRuntime C++实现（含完整源码、说明文档和数据）.rar
    优质
    本资源包提供了一个基于YOLOv5模型的ONNX Runtime C++实现项目，包含详细代码、使用指南及测试数据集，适合于深度学习推理部署研究。 资源内容包括基于YOLOv5的物体检测项目源码、使用ONNXRuntime的C++实现（完整源码+详细文档+数据）。代码特点为参数化编程设计，便于用户根据需求调整参数，并且注释详尽，易于理解。 此资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计或毕业论文中进行项目实践。作者是一位资深算法工程师，在大厂工作多年，拥有丰富的MATLAB、Python和C/C++等语言开发经验以及YOLO目标检测算法的研究背景。他专注于计算机视觉技术的应用与研究，并擅长多种智能优化算法的实现及信号处理等领域的工作。 如有兴趣深入探讨相关领域的问题或寻求进一步的技术支持，请直接通过平台留言的方式联系作者进行交流学习。