网络工具

ORACLE备份与异机恢复的网络工具提供了详尽的操作指南。

基础操作指南：想要连接到特定主机或端口，请使用命令：nc [-选项] 主机名 端口号[s] [端口号] ... 若需等待连接，请使用命令：nc -l -p 端口号 [-选项] [主机名] [端口号]。详细参数包括：-e prog执行程序（仅连接时有效）；-g 网关 源路由跳点[s]，最多8个；-G num 源路由指针：4,8,12,...；-h 获取帮助信息；-i secs 设置延时间隔；-l 监听模式，用于入站连接；-n 指定IP地址而非主机名；-o file 记录16进制传输内容；-p 端口号 指定本地端口号；-r 随机指定本地和远程端口；-s 地址 指定本地源地址；-u 使用UDP模式；-v 显示详细输出，使用两个-v获取更详细内容；-w secs 设置超时时间；-z 关闭输入输出流，用于端口扫描。例如：TCP端口扫描示例：nc -v -z -w2 192.168.0.80 1-140。结果包括了开放的端口信息。UDP扫描示例：nc -u -v -z -w2 192.168.0.80 1-140。

这是一份详细的教程，介绍了MATLAB中神经网络工具箱的各个功能和使用方法。

这是一套包含贝叶斯网络在Matlab中的完整源代码的工具箱。

这篇文章总结了Matlab中常用的神经网络工具箱函数命令，让用户能够方便地查阅和使用。

一款便捷的WEB工具，用于连接MySQL数据库。

使用此工具包可以计算网络的节点度、平均路径长度等指标，进而评估网络的紧密性。

详细介绍了 MATLAB 中的 神经网络工具箱，涵盖了该工具箱的主要功能、使用方法及相关细节，特别适合 初学者 入门。通过对常用函数和工具的讲解，帮助用户快速上手神经网络的构建与训练。具体内容包括： 神经网络工具箱概述 常用的神经网络模型与训练方法 网络的调参与优化 神经网络的评估与验证方法 对于想要在 MATLAB 环境下进行神经网络建模和应用的用户来说，这份总结文档提供了清晰、全面的指南。

Hopfield网络（反馈网络）的仿真：simuhop设计solvehop设计Hopfield网络solvelin设计线性网络rands产生对称随机数learnbp反向传播学习规则learnh Hebb学习规则learnp感知层学习规则learnwh Widrow-Hoff学习规则initlin线性层初始化initp感知层初始化initsm自组织映射初始化plotsm绘制自组织映射图trainbp利用反向传播训练前向网络trainp利用感知规则训练感知层trainwh利用Widrow-Hoff规则训练线性层trainsm利用Kohonen规则训练自组织映射

MATLAB的神经网络工具箱简介涵盖了典型神经网络的激活函数及其在网络输出计算中的应用。设计者可以通过调用工具箱中的设计和训练程序，快速构建各种网络模型，提高工作效率。