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神经网络在 java 中的介绍。 几个示例，说明如何模拟神经网络和解决这一方法的经典问题。

        RoboCup机器人世界杯竞赛于2001年增加了机器人救援的专项比赛RoboCupRescue，为救援理论和技术提供研究的试验平台。RoboCup是一个为了促进人工智能、机器人技术等领域发展的国际合作计划，同时也是一个国际性的研究机构和教育性的组织，它的目的在于通过在一个宽广的能够进行分析和综合的领域规定一个权威的问题，鼓励和推动人工智能和机器人技术的发展。RoboCup由许多不同的技术组成：自治机器人的设计原理、多智能体的协作、策略的获取、实时的推理和机器人技术等。RoboCup技术一个重要的应用就是在大的灾难场地进行机器人的搜索和救援。         RoboCupRescue机器人救援仿真是是一个通过模拟现实生活中的城市灾难场景，用机器人进行救援的仿真系统，它是和应用领域结合十分密切的新兴工程，其主要目的是使救援智能体进行有效的分工协作，完成营救市民和灭火的任务，以最大限度地减小灾难带来的损失，进而在灾难救援这个重大的社会问题上促进研究和发展。

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Hopcroft — — 卡普算法是作为一种算法输入二部图，并生成作为输出最大基数匹配 — — 一套尽可能多尽可能边缘没有两个边缘份额的财产终结点。它运行在 O （|E|sqrt {|V |})在最坏的情况，在那里 E 一套在图中，边和 V 设置关系图的顶点数的时间。在稠密图时间绑定变成 O （|荧光 ^ {2.5}），和它运行在接近线性时间的随机图论。该算法被发现由约翰 Hopcroft 和理查德 · 卡普 (1973 年)。与以前的方法，用于匹配匈牙利算法和埃德蒙兹 （1965 年） 的工作，Hopcroft — — 卡普算法一再增加部分通过寻找增加路径匹配的大小。然而，而不是寻找只是单一的增广路径，每个迭代，该算法发现最短增广路径最大集。因此需要只有 O(sqrt{n}) 迭代。同样的原则也用于开发更为复杂的算法，对于非二部图匹配随着运行时间作为 Hopcroft — — 卡普算法相同的渐近。

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简单的连接snmp agent 然后get数据 在main函数中 Address targetAddress=GenericAddress.parse("udp:192.168.5.151/161");   TransportMapping transport=new DefaultUdpTransportMapping();   Snmp snmp=new Snmp(transport);   transport.listen();   CommunityTarget target=new CommunityTarget();   target.setCommunity(new OctetString("WinSpread"));   target.setAddress(targetAddress);   target.setRetries(3);   target.setTimeout(5000);   target.setVersion(1);   PDU request=new PDU();   request.setType(PDU.SET); //  request.add(new VariableBinding(new OID("IP-FORWARD-MIB::inetCidrRouteMetric4.ipv4"))); //  request.add(new VariableBinding(new OID("IP-MIB::ipAdEntAddr"))); //  request.add(new VariableBinding(new OID(".1.3.6.1.2.1.1.3.0"))); //