20234224 旦增索朗《Python程序设计》实验三报告

20234224旦增索朗 2024-05-07 20:23:14

课程:《Python程序设计》
班级: 2342
姓名:旦增索朗
学号:20234224
实验教师:王志强
实验日期:2024年4月20日
必修/选修: 公选课

1.实验内容
创建服务端和客户端,服务端在特定端口监听多个客户请求。客户端和服务端通过Socket套接字(TCP/UDP)进行通信。

(1)创建服务端和客户端,选择一个通信端口,用Python语言编程实现通信演示程序;

(2)要求包含文件的基本操作,例如打开和读写操作。

(3)要求发送方从文件读取内容,加密后并传输;接收方收到密文并解密,保存在文件中。

(4)程序代码托管到码云。



 

下面是我和20234129王子烨进行交流

 


此后上传至gitee

 

3. 实验过程中遇到的问题和解决过程

1.作业上图片无法显示

解决方式:首先,通过微信发给自己,降低图片的大小,但还是无法成功上传。最终通过同学的帮助,在同学电脑才上传成功。

2.IP地址出现问题导致程序编写中出现bug,,无法顺利运行,

解决方式:询问老师,学到需要通过通过Windows+R键打开“运行”窗口输入“cmd”或“命令提示符”并点击结果打开。在命令提示符窗口中,输入ipconfig命令并按回车键。查找电脑的IP地址

3.其他(感悟、思考等)

虽然本次Python实验作业,老师已经在微信中发布,但仅仅是打下来,并不能直接使用。学习Python,应该学习他的编程思维,仅仅背下代码,并没有学到Python的精髓。此后我将在课堂上紧跟老师步伐,课下积极实践,提高我的Python能力。
 

参考资料

 

 

 

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内容概要:本文系统介绍了用于变分自动编码器(VAE)的Copula变分贝叶斯算法的Matlab代码实现,重点在于融合Copula函数以增强VAE对复杂数据依赖结构的建模能力。内容涵盖算法的理论基础、概率图模型构建、变分推断过程及Copula函数在隐变量分布建模中的集成方法,并提供了完整的代码实现流程,便于读者复现与应用。文档还列举了包括智能优化、机器学习、电力系统、信号处理在内的多项科研方向,突出该方法在多学科交叉研究中的广泛应用潜力,尤其适用于需精确刻画变量间非线性依赖关系的高级建模任务。; 适合人群:具备扎实的数学基础与机器学习理论知识,熟悉概率图模型与变分推断方法,且有一定Matlab编程经验的研究生、博士生及科研人员,特别适合从事VAE改进、贝叶斯深度学习、新能源系统不确定性建模及相关领域研究的学者。; 使用场景及目标:①深入理解Copula函数如何提升VAE在复杂数据结构下的表达能力,特别是在非高斯隐空间建模中的作用;②掌握基于Matlab实现Copula增强型VAE的具体编程技巧与调试方法;③复现博士论文核心技术,支撑高水平科研成果产出,如期刊投稿、学位论文撰写及工程原型开发。; 阅读建议:此资源不仅适用于算法学习与代码实践,更应结合具体科研问题进行拓展研究。建议读者按照文档结构循序渐进地学习,重点关注Copula建模与变分下界优化之间的数学推导与代码映射关系,并尝试在不同数据集(如金融时间序列、能源负荷数据)上验证模型性能,以深化理解并激发创新性研究思路。

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