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基于 `libgo` 的 C++ 网络库 libgonet.zip

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简介：
libgonet 是一个基于 libgo 构建的C++网络开发库，提供了高效且易于使用的API，简化了TCP、UDP等协议编程工作。 libgonet 是基于 `libgo` 的 C++ 网络库。基准设置命令如下： ``` $ mkdir build -p && cd build $ cmake .. -DENABLE_BOOST_CONTEXT=ON $ make ```

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  • 基于 `libgo` 的 C++ 网络库 libgonet.zip
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    libgonet 是一个基于 libgo 构建的C++网络开发库，提供了高效且易于使用的API，简化了TCP、UDP等协议编程工作。 libgonet 是基于 `libgo` 的 C++ 网络库。基准设置命令如下： ``` $ mkdir build -p && cd build $ cmake .. -DENABLE_BOOST_CONTEXT=ON $ make ```
  • 基于C/C++的oneAPI深度神经网络库(oneDNN)开发
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    本项目专注于使用C/C++进行oneAPI深度神经网络库(oneDNN)的开发，旨在优化AI模型训练和推理过程中的性能与效率。 深度神经网络库（DNNL）从版本1.1开始更名为oneDNN。随着oneAPI的推出，项目名称和存储位置进行了调整以与该平台其他部分保持一致：短名由DNNL变更为oneDNN；同时，代码及文档的相关链接仍然有效。 在版本更新方面，请注意，从0.20到1.0的升级包含了一些不兼容的变化。建议查阅相关过渡指南来了解英特尔MKL-DNN迁移到DNNL的过程信息。
  • 基于C++的多层神经网络机器学习库
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    这是一款基于C++开发的开源软件库，专注于实现高效的多层神经网络模型，为开发者和研究人员提供便捷且强大的机器学习工具。 C++实现的多层神经网络机器学习库包含多种激活函数：RELU, LEAKY_RELU, SIGMOID 和 SOFTMAX。该库提供了一个范例程序来指导如何构建模型、选择层数及各层维度，以及训练和确定错误率终止条件的方法。此库未使用矩阵库，因此运行速度非常快，在几秒钟内即可完成上百万次的训练任务。用户可以使用VS2017打开sln文件，并直接编译运行程序。
  • 基于C#的LSTM递归神经网络类库实现
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    本项目提供了一个用C#编写的LSTM（长短期记忆）递归神经网络类库，便于开发者在.NET环境下进行深度学习模型的构建与训练。 C#实现的LSTM递归神经网络类库适合做机器学习的朋友使用。
  • 基于C#的WebSocket网络聊天室网站
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    本项目为一个基于C#语言开发的WebSocket技术驱动的在线聊天室网站，支持实时、高效的文本消息交流。 使用C#作为后端语言，并结合WebSocket技术开发一个简易的网络聊天室网站。该网站支持用户之间的在线聊天功能，包括双人互聊和群聊模式，同时具备处理用户离线消息的功能。
  • 基于C++的神经网络实现
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    本项目致力于构建一个高效、灵活的C++库，用于实现和训练各种类型的神经网络模型。通过模块化设计，支持前馈、卷积等网络结构，并提供详细的文档与示例代码以供学习和开发使用。 尽管用C++实现神经网络可能较为复杂，但如果采用一些技巧，则在编写代码时会更加得心应手，并且核心代码量可以控制在一百行左右。由于C++没有内置的向量和矩阵库，建议自己创建Vector、Matrix类以及相关的数学运算操作，最好支持链式调用。 避免使用索引形式来推导和实现反向传播算法，采用矩阵形式会更简洁，并且不容易出错。从顶层框架设计的角度出发，可以先定义一些基类如Model类和数据库类，并确定几个通用的接口。在具体实现特定算法时，则只需针对这些接口进行开发。 最近我用C++11语言，在Visual Studio 2017环境下成功实现了基本的神经网络模型，其中包括逻辑回归（LR）以及多层神经网络（NN）。
  • 基于Qt C++的网络嗅探器
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    本软件是一款使用Qt C++开发的高效网络嗅探工具，能够实时监控并解析各种网络协议数据包，帮助用户深入了解和管理其网络环境。 Qt C++编写的网络嗅探器包含源代码和可执行文件。
  • 基于QT C++的网络编程网盘系统
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    本项目是一款采用QT框架与C++语言开发的网络编程网盘系统，旨在提供高效、安全的文件存储和共享服务。用户可以轻松实现文件上传下载、在线管理等功能。 IP与端口的资源文件包含了网络设备的重要配置信息。这些文件通常用于指定计算机在网络中的地址以及特定服务或应用程序监听的通信端口。正确的设置对于确保网络安全和服务正常运行至关重要。在管理这类资源时，需要小心谨慎以避免潜在的安全风险和连接问题。
  • 基于Matlab的RBF网络-Julia-RBFNN：用于径向基函数神经网络(RBFNN)的Julia库
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    基于Matlab的RBF网络-Julia-RBFNN是一个用Julia语言开发的库，旨在提供一个类似于MATLAB环境下的径向基函数神经网络（RBFNN）工具包。此库简化了RBFNN模型的设计、训练和应用过程，为用户提供了一个高效且灵活的学习与研究平台。 rbf网络matlab代码Julia·rbfnn径向基函数神经网络（RBFNN）的Julia软件包是克里斯·麦考密克RBFNN八度/Matlab代码的翻译版本。当前，该Julia版本尚未经过优化处理，但其运行速度已经提高了60%。在分配RBF神经元时使用了kMeans程序包，并且为了确定β参数（即神经元宽度），采用了configureRBFBetas.jl例程进行操作。一旦所有RBF神经元被找到并固定下来后，它们的参数将保持不变，然后通过GradientDescent来查找连接这些RBF神经元和输出层之间的权重值。至于输出层中需要多少个神经元，则取决于类别或标签的数量，并且这些标签应当以单独整数向量的形式进行表示；同时请注意，标签应从1开始并单调递增。 为了更好地理解该软件包的工作原理，请参考test.jl文件中的相关说明。此外，在绘图方面，它使用了Plot.ly工具——因此请确保您已准备好用于登录plotly的凭证（具体操作步骤详见文件最后部分）。 两个主要的功能分别为trainRbf和valuateRbf：前者负责构建模型；而后者则用来利用该模型进行评估或预测工作。
  • PBNT：基于 Python 2.7 的贝叶斯网络库
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    PBNT是一款专为Python 2.7环境设计的贝叶斯网络工具包，支持模型构建、推理及学习功能，旨在简化贝叶斯网络的应用开发过程。 Python 贝叶斯网络工具箱 (PBNT) 是由 Elliot Cohen 在 2005 年创建的 Python 贝叶斯网络模型。此版本更新了他为早期 Python 版本构建的版本，并增加了对现代 Python 库的支持，特别是将 numArray 替换为了 numPy。 使用 PBNT 可以在贝叶斯网络中的每个节点上输入概率或条件概率信息，从而计算出查询边界的边际和条件概率。此外，该库提供了多个示例文件来说明如何创建并操作贝叶斯网络模型。其中一个典型的例子包括一个由 4 个节点组成的简单网络：Cloudy、Rainy、Sprinkler 和 WetGrass。 要运行这些示例，请导航到相应的目录然后执行 Python 脚本即可开始探索和学习 PBNT 的功能与特性。