卷积 树莓 神经网络 模型
网络攻防技术——端口扫描
作业题目 本次实验主要对主机扫描和端口扫描原理的理解。使用python（scapy库）编写端口扫描程序，对目标IP（报含IP地址段）进行扫描，完成以下功能： 1）使用icmp协议探测主机是否开启； 2）对本机（关闭防火墙）的开放端口和非开放端口完成半连接、ACK、FIN、Null、Xmas、wind ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......
网络攻防技术——SQL注入
实验8：Sql注入实验 实验内容： SQL注入是一种代码注入技术，它利用web应用程序和数据库服务器之间接口中的漏洞。当用户的输入在发送到后端数据库服务器之前未在web应用程序中正确检查时，就会出现此漏洞。许多web应用程序从用户处获取输入，然后使用这些输入构造SQL查询，这样web应用程序就可以从 ......
网络攻防技术——XSS攻击
实验7：XSS攻击实验（Elgg） 实验内容： 跨站点脚本（XSS）是一种常见于web应用程序中的计算机安全漏洞。此漏洞使攻击者有可能将恶意代码（如JavaScripts）注入受害者的web浏览器。 为了演示攻击者可以做什么，我们在预先构建的Ubuntu VM映像中设置了一个名为Elgg的web应用 ......
UVM寄存器模型
1.创建流程 2.创建一个寄存器基类要extends uvm_reg，然后创建寄存器的域 3.调用`uvm_object_utils（）注册基类 4.创建DUT存储器模型 5.封装到一起组成一整个寄存器 6.为实现前门操作创建转换器 uvm_sequence_item reg2bus可以返回一个se ......
Maya与Unity模型尺度统一
Maya与Unity模型尺度统一 Maya建模默认使用的单位是cm，Unity使用的是m，有时候可能需要把Maya中建好的模型导入到Unity中，因此这篇文章介绍如何修改Maya的默认建模单位，从而使得二者的尺度统一。 进入窗口，设置，首选项。 修改为m ......
网络地址转换（NAT）之报文跟踪
网络地址转换（NAT）之报文跟踪 来源 https://fedoramagazine.org/network-address-translation-part-1-packet-tracing/ 参考 https://linux.cn/article-13364-1.html 这是有关 网络地址转换 ......
不需要本地部署大模型，modelscope-agent加qwen-max免费搭建自己的定制机器人
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......
网络攻防技术——DNS攻击
实验11：TCP攻击实验 实验内容： 本实验的目标是让学生获得对DNS（域名系统）的各种攻击的第一手经验。DNS是互联网的电话簿；它将主机名转换为IP地址，反之亦然。这种转换是通过DNS解析实现的，这种解析发生在幕后。DNS欺骗攻击以各种方式操纵此解析过程，目的是将用户误导到其他目的地，这些目的地通 ......
12.网络流量分析
网络分析： 显示网络流量：adb shell dumpsys netstats 分块展示:Active interfaces:活动接口Active UID interfaces: 活动UID接口Dev statistics:开发统计信息Xt statistics:Xt 统计信息UID statist ......
偏最小二乘路径模型（PLS-PM）的详细结果
PARTIAL LEAST SQUARES PATH MODELING (PLS-PM) MODEL SPECIFICATION 1 Number of Cases 40 2 Latent Variables 5 3 Manifest Variables 11 4 Scale of Data Sta ......
神经网络优化篇：详解归一化输入（Normalizing inputs）
归一化输入 训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入。假设一个训练集有两个特征，输入特征为2维，归一化需要两个步骤： 零均值 归一化方差； 希望无论是训练集和测试集都是通过相同的\(μ\)和\(σ^2\)定义的数据转换，这两个是由训练集得出来的。 第一步是零均值化，\(\mu = \fra ......
透视机械奥秘：3D模型可视化在维修与教学中的革新
机械拆解3D模型可视化是工业4.0时代的一个缩影。它让我们能够更加深入地理解复杂机械设备的内在工作机制，从而在维修、教学和协作方面取得突破。 ......
偏最小二乘路径模型（PLS-PM）的结果摘要
> dat_pls Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) NAME DESCRIPTION 1 $outer_model outer model 2 $inner_model inner model 3 $path_coefs path coeff ......
在服务器上安装欧拉openEuler系统并设置网络
准备工作 硬件 服务器一台，64GU盘一个 制作启动盘 使用UltraISO（软碟通）制作U盘制作启动盘 安装欧拉 设置网络 ......
python从网络摄像头获取rstp视频流并截取图片保存
def get_img_from_camera_net(folder_path): cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin@10.80.11.11/ch1/stream1")#获取网络摄像机 i = 1 while i<3: ret, frame = c ......
HostMonitor网络监控配置
VM配置vmnet8 RMA For Windows的配置 在192.168.1.101 上安装HostMonitor时，只要勾选了RMA模块，就会在192.168.1.101 机器上安装RMA For Windows程序。 由于需要监控的机器为192.168.1.202，所以我们将HostMoni ......
2019 - 952 计算机网络
题目 一、 填空题 1.一个典型的数据通信系统包括五个组成部分，分别是：报文、发送方、接收方、传输介质和 ① 。 2.网络拓扑结构包括四种基本类型，分别是：网状、 ① 、 ② 和环状。 3.在使用 OSI 网络模型的数据传输过程中，在每一层， 数据单元可能被加上头部或者尾部， 通常仅在 ① 层加上尾 ......
2017 - 952 计算机网络
题目 一、填空题 1. 采用虚电路交换方式的分组交换网络有X.25、① 和 ATM。 2. IEEE 802.11 定义了两个MAC 功能子层:① 和点协调功能(PCF)子层。 3. 典型的三种传输损伤包括① 、失真和噪声。 4. ARP 请求报文是广播发送，ARP回答报文是①发送。 5. 数字信号 ......
2018 - 952 计算机网络
题目 一、填空题 1.计算机网络协议的三个要不分别是 语法、 语义和 ① 。 2. IPv6 地址采用 ① 比特位表示。 3.典型的三种传输损伤包括 ① 、失真和噪声。 4. ICMP 报文封装在 ① 协议数据单元中传送。 5.在无线局域网中进行载波侦听多路访问时，存在 ① 问题和 ② 问题。802 ......
2020 - 952 计算机网络
题目 一、 填空题 1.一个典型的数据通信系统包括五个组成部分， 分别是：①、 发送方、 接收方、 协议和传输介质。 2.100Base-TX 以太网选用的物理拓扑结构通常是 ① 。 3.协议的三个核心要素分别是：语法、语义和 ① 。 4.在使用OSI网络模型的数据传输过程中，在每一层，数据单元可能 ......
2021 - 952 计算机网络
题目 一、填空题 1.计算机网络协议的三个要素分别是 、语义和 。 2.信号减损的三种类型包括： 、 失真 和 。 3.无线局域网 MAC 层的接入控制机制分为 和 ，后者采用的接入算法是 。 4. 若数据链路层采用选择重传 ARQ 的滑动窗口方法，发送帧的序列号用 8bit表示，发送窗口的最大值为 ......
2022 - 953 网络空间安全基础综合
题目 一、单项选择题 1. 下列程序结束时，x 的取值为( ) x=91: y=100; while(y>0){ if(x>100){ x=x-10; y--; } else x++; } A 90 B 91 C 92 D 100 2. 在双向循坏链表的指针p所指的结点之前插入指针s所指的结点的操作 ......
基于深度学习网络的美食检测系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......
m基于深度学习网络的美食识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用，它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
网络学习笔记（4）：局域网的层次设计
局域网的层次化模型细分为接入层、汇聚层、核心层三个层次 核心层：主要完成网络的高速转换 汇聚层：主要提供策略的连接 接入层：将用户计算机工作站接入网络架构 设计框架： 接入层 接入层向本地网段内的所有计算机工作站提供接入的接口，接入层交换机直接与用户计算机的网卡连接。 注意：接入层应提供足够多的接口 ......
Reformer 模型 - 突破语言建模的极限
Reformer 如何在不到 8GB 的内存上训练 50 万个词元 Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型 是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。 最近，人们对长序列建模的兴趣激增，仅今年一年，就涌现出了大量的工作，如 B ......
初中英语优秀范文100篇-040My View on the Internet-网络之我见
初中英语优秀范文100篇-040My View on the Internet-网络之我见 PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW040 记忆树 1 Now many of my classmates like to surf the Internet in their free time. 翻译 ......
网络攻防技术——TCP攻击
实验内容： 本实验的学习目标是让学生获得有关漏洞以及针对这些漏洞的攻击的第一手经验。聪明人从错误中学习。在安全教育中，我们研究导致软件漏洞的错误。研究过去的错误不仅有助于学生理解为什么系统容易受到攻击，为什么"看似良性"的错误会变成灾难，以及为什么需要许多安全机制。更重要的是，它还帮助学生了解漏洞的 ......