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MPTCP-NS3:从 code.google.com 自动获取源码。

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简介:
mptcp-ns3项目旨在于在 ns-3 仿真环境中构建多路径 TCP,主要为了支持学术研究活动。该项目致力于在 ns-3 平台上完整地实现传输层功能。多路径 TCP 作为 TCP 的一种增强,通过利用多个独立的路径来提升两个端点间通信的效率和可靠性。MPTCP 是一个致力于标准化多路径 TCP 的国际互联网工程任务组 (IETF) 工作组。关于多路径 TCP 的更深入了解,您可以参考以下链接。 目前,该项目的实现已经取得了显著进展,与 MPTCP 规范高度一致。具体而言,它包含了 MPC(Multipath Capable)、ADD 和 REMOVE 地址、JOIN 等一系列选项。此外,项目还支持多种拥塞控制机制,包括全耦合 TCP、非耦合 TCP 以及链接增加和 RTT 补偿器等技术。 数据包重新排序功能也得到了实现,提供了无、Eifel、DSACK 和 F-RTO 算法等选择。 为了方便用户上手,模拟运行需要按照 wiki 页面中提供的指导步骤操作。如果您希望获得关于 MPTCP NS-3 模块的更全面的信息,请查阅相关的研究项目文档。

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  • MPTCP-NS3: code.google.com/mptcp-ns3
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    MPTCP-NS3是从code.google.com/mptcp-ns3网站上自动获取到的一个用于网络模拟的软件,它基于NS-3引擎,专注于多路径TCP的研究与开发。 mptcp-ns3项目致力于在ns-3平台上开发多路径TCP的实现以供研究使用。该项目已在ns-3中实现了整个传输层功能。 多路径TCP是标准TCP协议的一种扩展,旨在通过利用多个网络路径来处理两个端点之间的通信问题。MPTCP是由IETF(互联网工程任务组)为标准化多路径TCP而设立的工作小组。 当前的实现已经非常接近于MPTCP规范: - MPTCP选项:包括Multipath Capable (MPC)、添加和移除地址(ADD 和 REMOVE 地址)以及JOIN等。 - 拥塞控制机制:涵盖全耦合模式(TC)、非耦合TCP(NCT),链接增加,RTT补偿器(RTT Compensator)等多种方法。 - 数据包重新排序算法:包括无重排、Eifel检测和恢复算法(EDR)、DSACK(数据序列确认)以及F-RTO算法。 为了运行模拟,请按照wiki页面中的说明操作。欲了解关于MPTCP NS-3模块的更多信息,您可以参考相关研究项目文档。
  • mptcp-ns3.zip文件
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    MPTCP-NS3 是一个集成多路径TCP协议仿真功能的NS-3网络模拟器项目,适用于研究和测试MPTCP在网络环境中的性能。 此资源已安装MPTCP协议,并附带三个mptcp.cc脚本。以下是安装步骤: 1. 进入目录:`cd mptcp-ns3` 2. 清除整个build目录:`./waf distclean` 3. 配置优化模式:`./waf -d optimized configure` 4. 配置调试模式(可能需要较长时间):`./waf -d debug configure` 如果在执行 `./waf` 命令时出现问题,可以进入 `mptcp-ns3/build/c4che` 文件夹打开 `_c4che.py` 脚本,并删除所有 Werror 指定的行。然后重新运行命令:`./waf` 5. 配置调试模式并启用sudo权限(可选): ```shell ./waf -d debug --enable-sudo configure ``` 测试安装是否成功的方法是在mptcp-ns3目录下执行以下命令: ```shell ./waf --run mptcp.cc ``` 如果上述命令执行完成而没有错误,则表示安装成功。
  • SVG2EMF: code.google.com/svg2emf 导出
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    SVG2EMF 是一个在线工具,允许用户将SVG格式文件自动转换为EMF格式,方便在Windows环境中使用。访问code.google.com/svg2emf开始转换。 SVG2EMF 自动从 code.google.com/p/svg2emf 导出使用蜡染和FreeHEP VectorGraphics库将SVG(可缩放矢量图形)文件转换为EMF(增强型元文件)文件。 示例代码如下: ```java public void testConvert() throws IOException { String svgUrl = http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/7/7f/Mickey_Mouse.svg; File emfFile = new File(mickey.emf); SVG2EMF.convert(svgUrl, emfFile); } ``` 这段文字中没有包含联系方式和网址,因此无需额外处理。
  • Java SNMP-OpenJSIP:code.google.com/p/openjsip导入代
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    本项目为Java SNMP源码,原属OpenJSIP,已从code.google.com/p/openjsip迁移至此仓库。包含SNMP协议实现及相关功能扩展的代码。 Java SNMP(简单网络管理协议)源码分析在IT行业中非常关键。SNMP是一种广泛应用于网络设备管理的协议,它使管理员能够监控和配置路由器、交换机、服务器等多种设备。通过使用Java编程语言实现SNMP库,开发者可以创建出功能强大的SNMP应用。 本段落将深入探讨开源项目openjsip(Open Java SNMP),这是一个完全用Java编写的SNMP协议栈,并支持多种版本的SNMP协议包括v1, v2c和v3。此项目的目标是提供一个易于使用且全面的功能库,方便开发者将其集成到自己的Java应用程序中。 **核心组件与功能** - **SNMP引擎**:作为整个协议的核心部分,负责处理消息接收、发送以及管理操作执行。 - **代理模块(Agent Proxy)**:用于转发来自管理站的请求,并返回响应结果给实际对象。 - **MIB支持**:openjsip允许用户自定义MIB对象以扩展SNMP功能。 - **安全模型**:实现了身份验证、加密和访问控制等功能,确保了通信的安全性。 通过学习该项目的源代码,开发者可以加深对SNMP协议原理的理解,并提升Java编程、网络编程等方面的技术能力。对于想要开发自己的SNMP应用或管理系统的人来说,这是一份非常有价值的资源。同时参与开源社区也有助于提高个人的专业技能和知识水平。
  • Matlab中的存档算法代 - 3D-SIFT:code.google.com/p/3d-sift下载
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    这段简介可以描述为:“Matlab中的存档算法代码-3D-SIFT提供了一种自动化的解决方案,可以从code.google.com/p/3d-sift网站上直接下载相关资源。它利用了SIFT(尺度不变特征变换)技术在三维空间中进行特征检测和描述,适用于图像处理和计算机视觉领域。”不过请注意,原始标题似乎更专注于如何实现自动化下载功能,而上述简介则扩展到了介绍3D-SIFT算法的应用场景 在MATLAB环境中保存并共享算法代码是一种常见的做法,有助于工作成果的保存、分享及再利用。本项目名为3d-sift,源自code.google.com上的开源项目“3D-Scale-Invariant-Feature-Transform (3D-SIFT)”,专门用于三维场景中的特征检测和描述。在MATLAB中实现3D-SIFT算法对于计算机视觉与图像处理领域具有重要意义,尤其是在处理和分析点云数据方面。 该算法是David Lowe于1999年提出的2D-SIFT(尺度不变特征变换)的扩展版本,后者用于图像识别及匹配任务。相较于二维空间的应用,3D-SIFT将这一概念延伸至三维环境,并能从三维数据中提取出稳健且对尺度和旋转变化具有鲁棒性的特征,在诸如3D模型配准、重建以及物体识别等领域有着显著的优势。 存档的代码通常包括以下几个部分: 1. **预处理**:为了提高后续步骤准确性,可能需要对原始点云数据进行降噪或滤波等操作。在MATLAB中这可以通过`medfilt3`(三维中值滤波) 或 `fspecial`(创建特定类型过滤器) 等函数实现。 2. **尺度空间构建**:SIFT算法的核心在于高斯差分金字塔的建立,此步骤对于检测特征点至关重要。可以使用自定义或MATLAB内置的`pyramid_gauss`等函数来完成这一任务。 3. **关键点检测**:在每个尺度层中通过寻找局部极值(最大和最小)的方式确定关键点的位置。这一步可能需要利用到梯度信息计算,如使用 `gradient` 函数,并结合Hessian矩阵进行特征定位。 4. **关键点精炼**:为了提高算法的性能,检测出的关键点需经过进一步处理以去除边缘响应、重复项等影响因素。MATLAB中的`isoutlier`(识别异常值) 和 `uniquerows`(移除重复行) 等功能可能在此步骤中发挥作用。 5. **方向分配**:为每个关键点指定一个主要朝向,使描述子对旋转变化具有不变性。这可以通过计算局部梯度的方向直方图来实现,`histcounts`函数在这一过程中可能会被用到。 6. **描述符生成**:围绕每一个检测出的特征点,在一个小区域内采样并编码其周围区域内的梯度信息以形成描述子向量。此步骤可能涉及到 `imgradient`(计算图像中的梯度) 或者其他自定义策略来完成任务。 7. **归一化及存储**:最后,生成的描述符通常会被规范化,并进行保存以便于后续匹配和识别使用。 在3d-sift-master压缩包中,可以找到与上述步骤相关的MATLAB脚本和函数。这些文件一般以`.m`作为后缀名,例如 `detect3DSIFT.m` 可能包含了关键点检测的实现细节;而 `compute3DDescriptor.m` 则可能专注于描述符生成的过程。 开源性质意味着用户可以自由地查看、学习,并根据需要修改和分发代码。通过这种方式,研究者能够深入理解3D-SIFT算法的工作原理并进行相应的定制与优化工作,同时也能促进与其他开发者的交流互动以提高个人编程能力和问题解决技巧。
  • 网站的爬虫软件
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    这是一款能够自动抓取互联网上任意网站页面源代码的高效工具——爬虫软件,对于网页设计师、开发者以及研究人员来说极为实用。 爬虫软件可以自动获取网站的源代码,并将其下载到本地,从而可以直接转换为本地静态网站。
  • 如何ChatGPT己的APIKEY
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    本文将指导读者详细步骤以安全合法的方式从OpenAI官网申请并获得用于接入ChatGPT服务所需的API密钥。请注意,需遵守官方使用条款。 提取 ChatGPT APIKEY 的步骤如下: 一、登录到 ChatGPT 后台管理网站: 1. 访问 https://platform.openai.com/ 并使用你的账号登录。 2. 点击页面右上角的头像,选择 API Keys。 二、创建 API Key: 在“查看 API 密钥”页面中,点击左侧菜单中的 “API Keys”,然后点击“新建密钥”。记得及时复制新生成的 API Key 并保存。你可以根据需要创建多个 API Key,但请注意每个都会消耗你 ChatGPT 账号的 token 预算。 前提条件: - 有访问 ChatGPT 官网的能力。 - 拥有一个有效的 ChatGPT 用户账号。
  • Zotero-CitationCounts:多种资引用计数的Zotero插件
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    Zotero-CitationCounts是一款专为学术研究设计的Zotero插件,它能够从Web of Science、Google Scholar等平台自动收集文献引用次数,帮助用户快速了解研究成果的影响和价值。 Zotero引文计数管理器:源代码存储库将存档在Zenodo上。 这是研究资源管理工具的附加组件。该插件可以使用各种API(包括但不限于)。不支持某特定服务,因为自动访问违反了其服务条款。 请报告GitHub存储库中的所有错误、问题或功能请求。 此扩展程序的代码基于先前的工作成果,部分工作由Anton Beloglazov完成。 插件功能: - 获取引用计数:右键单击选定的Zotero项目,然后从“管理引用计数”选项中进行选择。这将替换存储的引用计数(如果有),并将结果标记为当前日期。 - 当前,Zotero没有引文数量的特殊字段,因此它们存储在“其他”字段中。 安装方法: 1. 下载最新版本附件(.xpi文件); 2. 运行Zotero(版本5.x); 3. 转到Tools -> Add-ons; 4. 选择Install Add-on From File...并加载下载的.xpi文件。
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