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通信網(wǎng)關(guān)

  • 自相似、長相關業務的生成及TCP擁塞控制的研究 目前,Internet的規模日益增大,承載的業務種類也不斷增加.Internet已給人們的生活和工作帶來了巨大的利益和影響.21世紀是通信的世紀,是互

    自相似、長相關業務的生成及TCP擁塞控制的研究 目前,Internet的規模日益增大,承載的業務種類也不斷增加.Internet已給人們的生活和工作帶來了巨大的利益和影響.21世紀是通信的世紀,是互連網的世紀.經過20多年的發展,Internet已經在全球取得巨大的成功.該文對自相似、長相關基本理論進行了研究,得出了生成自相似、長相關業務的方法,即通過重尾分布ON/OFF源的N-Burst模型的聚合業務來生成自相似、長相關業務,使用國際上比較通用的仿真軟件NS-2來進行仿真.并基于此特征業務,對TCP性能進行分析.最后對TCP擁塞控制進行改進,以適合自相似、長相關的的網絡特性,提高網絡性能.

    標簽: Internet TCP 21 自相似

    上傳時間: 2013-12-18

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  • 數據結構 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據給定的n個權值{W1

    數據結構 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據給定的n個權值{W1,W2… ,Wn }構成 n棵二叉樹的集合F={T1,T2…,T n },其中每棵二叉樹T中只有一個帶權為W i的根結點,其左右子樹均空;b)在F中選取兩棵根結點的權值最小的樹作為左右子樹構造一棵新的二叉樹,且置新的二叉樹的根結點的權值為其左、右子樹上結點的權值之和;c)F中刪除這兩棵樹,同時將新得到的二叉樹加入F中; d)重復b)和c),直到F只含一棵樹為止。

    標簽: 算法 W1 數據結構

    上傳時間: 2016-03-05

    上傳用戶:lacsx

  • 利用哈夫曼編碼進行信息通信可以大大提高信道利用率

    利用哈夫曼編碼進行信息通信可以大大提高信道利用率,縮短信息傳輸時間,降低傳輸成本。但是,這要求在發送端通過一個編碼系統對待傳數據預先編碼,在接收端將傳來的數據進行譯碼(復原)。對于雙工信道(即可以雙向傳輸信息的信道),每端都需要一個完整的編/譯碼系統。試為這樣的信息收發站寫一個哈夫曼編/譯碼系統。 [基本要求]: (1)I:初始化(Initialization)。從終端輸入一個長度不超過80的字符串(全部為大寫字母且無空格)。統計字符串的長度n、以及不同字符的個數和每種字符的權值,然后建立哈夫曼樹。 (2)E:編碼(Encoding)。利用已建好的哈夫曼樹對正文字符串進行編碼,并輸出。 (3)D:譯碼(Decoding)。利用已建好的哈夫曼樹與已經完成的編碼進行譯碼,并輸出。

    標簽: 編碼 信息通信 信道 利用率

    上傳時間: 2016-03-15

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  • 任務:參加運動會有n個學校

    任務:參加運動會有n個學校,學校編號為1……n。比賽分成m個男子項目,和w個女子項目。項目編號為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項目取前五名或前三名積分;取前五名的積分分別為:7、5、3、2、1,前三名的積分分別為:5、3、2;哪些取前五名或前三名由學生自己設定。(m<=20,n<=20) 功能要求:1).可以輸入各個項目的前三名或前五名的成績;

    標簽:

    上傳時間: 2016-03-21

    上傳用戶:athjac

  • 運動會分數統計 任務:參加運動會有n個學校

    運動會分數統計 任務:參加運動會有n個學校,學校編號為1……n。比賽分成m個男子項目,和w個女子項目。項目編號為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項目取前五名或前三名積分;取前五名的積分分別為:7、5、3、2、1,前三名的積分分別為:5、3、2;哪些取前五名或前三名由學生自己設定。(m<=20,n<=20)

    標簽: 分數

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:WMC_geophy

  • 赫夫曼編譯碼器: 用哈夫曼編碼進行通信可以大大提高信道利用率

    赫夫曼編譯碼器: 用哈夫曼編碼進行通信可以大大提高信道利用率,縮短信息傳輸時間,降低傳輸成本。但是,這要求在發送端通過一個編碼系統對待傳數據預先編碼,在接收端將傳來的數據進行譯碼(復原)。對于雙工信道(即可以雙向傳輸信息的信道),每端都需要一個完整的編/譯碼系統。試為這樣的信息收發站寫一個哈夫曼碼的編/譯碼系統。 [基本要求]一個完整的系統應具有以下功能: (1)I:初始化(Initialization)。從終端讀入字符集大小n,以及n個字符和n個權值,建立哈夫曼樹,并將它存于文件hfmTree中。 (2)E:編碼(Encoding)。利用已建好的哈夫曼樹(如不在內存,則從文件hfmTree中讀入),對文件ToBeTran中的正文進行編碼,然后將結果存入文件CodeFile中。 (3)D:譯碼(Decoding)。利用已建好的哈夫曼樹將文件CodeFile中的代碼進行譯碼,結果存入文件TextFile中。 (4)P:印代碼文件(Print)。將文件CodeFile以緊湊格式顯示在終端上,每行50個代碼。同時將此字符形式的編碼文件寫入文件CodePrin中。 (5)T:印哈夫曼樹(Tree printing)。將已在內存中的哈夫曼樹以直觀的方式(樹或凹入表形式)顯示出,同時將此字符形式的哈夫曼樹寫入文件TreePrint中。

    標簽: 赫夫曼編譯碼 編碼 信道 利用率

    上傳時間: 2016-04-17

    上傳用戶:zaizaibang

  • 給定一塊寬度為W的矩形板

    給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現需要從板上分別切割出n個高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小? 里面附有詳細報告

    標簽: 矩形

    上傳時間: 2016-05-07

    上傳用戶:zhaoq123

  • 實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統應具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數據信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼,并存入目標文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標文件(哈夫曼碼文件)進行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個字符的哈夫曼編碼。

    標簽: 186 字符 13 64

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • 基于J2EE的物流信息系統的設計與實現 介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術

    基于J2EE的物流信息系統的設計與實現 介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術,并重點探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結構、 特點和優缺點。 根據J ZE E的分層結構,結合We b應用 的特點, 將三種框架進行組合設計, 即表現層用S t r ut s框架、 業務邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架,從而來構建物流信息系統。這種整合框架使各 層相對獨立, 減少各層之間的禍合程度,同時加快了系統的開發過程,增強了系 統的可維護性和可擴展性,初步達到了分布式物流信息系統的設計目標。 經過以上分析,結合物流系統的業務需求,進行了相關的實現。最后,系統 運用先進的A ja x技術來增強Ui層與服務器的異步通信能力, 使用戶體驗到動態 且響應靈 敏的桌 面級w e b應用程序。 通過江聯公司的試運行結果,系統達到了 渝瞇。 并 且 對 江 聯 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實 施 計 劃 。

    標簽: J2EE 物流信息 模式

    上傳時間: 2016-06-01

    上傳用戶:ynsnjs

  • % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input da

    % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed % ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) % pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) % Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) % % Ouputs: % W(1,k) - estimated weights of GM % M(d,k) - estimated mean vectors of GM % V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM % L - log likelihood of estimates %

    標簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:我們的船長

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