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时间序列bp自回归神经网络预测matlab程序代码 ，含最佳 自回归阶数和最佳隐层节点数的确定。
时间序列bp自回归神经网络预测matlab程序代码 ，含最佳 自回归阶数和最佳隐层节点数的确定。代码直接运行即可，数据excel格式。 ID:9570629463663294 ......
bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序，直接运行即可。
bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序，直接运行即可。数据excel格式，注释清楚，效果清晰，一步上手。 YID:6859628310735572 ......
网络安全攻击图技术初探
一、背景 作为当前网络安全领域的研究热点之一，网络脆弱性评价不同于其他一般的性能评价技术。例如，入侵检测、防火墙和病毒扫描等技术都是在攻击进行时发生或发生后的被动检测，而网络脆弱性评价是由黑客攻击和防范技术发展而来的，是一种在攻击发生前的主动探测。因此在对网络脆弱性进行评价时，针对攻击行为构建安全模 ......
卷积-长短期神经网络。
卷积-长短期神经网络。CNN-LSTM时间预测分析，单输入，单输出。Matlab作图，预测电力负荷，数据来源于电工杯，联系宝贝免费送。代码注释清晰，替换数据即可。只出售代码，不负责讲解。ID:7830682377113733 ......
根据前缀生成指定范围内的MAC地址
6进制递增，批处理一键生成指定范围的MAC地址 可以经过适当的修改，实现10进制、二进制、8进制的类似效果 使用方法： 将以下代码复制后，保存为*.bat批处理文件即可执行；或者新建一个记事本文件，将复制的代码粘贴进去，然后将文件名后缀改为*.bat，双击即可执行； 批处理内容： @echo off ......
Python网络爬虫原理及实践
网络爬虫：是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫相关技术和框架繁多，针对场景的不同可以选择不同的网络爬虫技术。 ......
volatility 网络相关的命令，使用时注意 一些比较过时
volatility 2.4手册里说的： vol3里就只有： windows.netscan.NetScan Scans for network objects present in a particular windows memory image. 我自己实验下： PS D:\Applicati ......
深度学习—孪生网络与蒸馏网络
一、孪生神经网络 1、概述：它在目标识别与追踪、精确制导、行人重识别、人脸验证、笔迹验证、图像匹配等领域具有重要应用。 尤其在基于孪生网路的目标检测与追踪方面，设计了SiamFC、SiamRPN、SiamRPN++、DaSiamRPN等经典算法。 本质上，孪生网路是一种实现深度度量学习的深度学习技术 ......
python中如何使两个序列相加不改变内存地址的几种方式
# 方式1 a = [1,2,3] print(a) # 4551311680 a.extend([4,5]) print(a) # 4551311680 # 方式2 b = [1,2,3] print(b) # 4494299456 b += [4,5,6] print(b) # 44942994 ......
c# 网络编程（一）网络通信相关知识
基础知识 计算机的网络通信可归结为网络中层与层的通信。 网络分层：网络应用开发人员一般将网络分为4层： 物理层、数据链路层、 网络层。 传输层。 应用层（最顶层）。 分层并不是在物理上的分层，而是逻辑上的分层。 网络层建立的是主机与主机之间的通信，而传输层则建立了端口与端口之间的通信。这样，一旦确定 ......
【Docker】网络管理
一、容器默认网络通信 Usage: dockerd [OPTIONS] Options: --icc Enable inter-container communication (default true) --icc=false 可以禁用容器间网络通信 Dokcer 默认使用bridge模式，服务安 ......
论文分享：使用生成对抗性网络的照片真实单图像超分辨率
尽管使用更快和更深的卷积神经网络在单幅图像超分辨率的精度和速度上取得了突破，但一个中心问题仍然很大程度上没有解决：当我们以大的放大因子进行超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨方法的行为主要由目标函数的选择驱动。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差。所得到的估计具有高峰值信噪比， ......
24 操作系统的网络架构
传统的网络架构： 三层：核心层、汇聚层、接入层； 核心层：高速转发、为多个汇聚层提供连通性，同时为整个网络提供灵活的L3路由网络； 汇聚层：提供防火墙、SSL卸载、入侵检测、网络分析等； 接入层：ToR交换机，与服务器物理连接； 经典的IP网络是逐跳转发数据的，转发数据时，每台路由器都要根据包头的目 ......
【THM】Phishing(网络钓鱼)-红队
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/phishingyl 本文相关内容：学习什么是网络钓鱼以及它为什么能在红队演练中发挥重要作用，你将了解如何设置网络钓鱼的基础设施，如何编写具有可信度的网络钓鱼电子邮件并试图欺骗目标受害者打开你所发送的恶意 ......
VMware中的三种网络模式
VMware中提供了虚拟机的三种网络连接模式，桥接模式、NAT模式、仅主机模式，可以在虚拟机设置中的网络适配器中更改。 桥接模式是将虚拟交换机VMnet0上的一个接口通过虚拟网桥连接到真实机的网卡上，其他接口连接其他的虚拟机。虚拟机如果使用的桥接模式那么虚拟机的ip和真实机的ip处于同一网段。如果虚 ......
Java 网络编程 —— 创建多线程服务器
一个典型的单线程服务器示例如下： while (true) { Socket socket = null; try { // 接收客户连接 socket = serverSocket.accept(); // 从socket中获得输入流与输出流，与客户通信 ... } catch(IOExcepti ......
23 网络数据在内核中流转
一次具体的网络收发过程： 发送过程： 应用程序准备好数据，调用用户态下的库函数，调用系统API接口函数，进入到内核态；内核态对应的系统服务函数会复制应用程序的数据到内核的内存空间中，然后将数据移交给网络协议栈，在网络协议栈中将数据层层打包；最后，包装好的数据会交给网卡驱动，网卡驱动程序负责将打包好的 ......
网络流学习笔记
啊啊是的，又来学网络流了。 网络 设有一张有向图 $G = (V,E)$，每条边 $(u,v) \in E$ 都有一个权值 $c(u,v)$，称为容量，当 $(u,v)\not\in E$ 的时候有 $c(u,v) = 0$。 在这之中有两个特殊的点：源点 $S \in V$ 和汇点 $T \in ......
无线网络的导入导出
导出无线网络： # 导出全部网络 netsh wlan export profile key=clear folder="C:\1\" # 导出指定网络 netsh wlan export profile name="ChinaTelecom" key=clear folder="C:\1\" 提示 ......
22 URL到网卡：网络数据流动
输入URL，从一个请求到响应都发生了什么事? 常规网络交互过程：1、从客户端发起网络请求，用户态的应用程序会生成HTTP请求报文，并通过DNS协议查找到对应的远端 IP地址；2、在套接字生成以后进入内核态，游览器会委托操作系统内核协议栈中的上半部分，即TCP/UDP协议发起连接请求；3、然后由协议栈 ......
网络协议面试题
1. TCP 和 UDP 的区别？ 答：TCP是面向连接的传输协议，提供可靠的数据传输和错误检测，适用于对可靠性要求较高的场景，如文件传输，网页访问等；UDP是无连接的传输协议，不保证传输的可靠性，适用于对实时性要求较高的场景，如视频会议，音频传输等。 2. OSI 参考模型和 TCP/IP 协议模 ......
CHC5054 网络应用开发
Web Application Development: CourseworkAllocationThis coursework is worth 100% of the marks for module CHC5054.You will also need skills from the foll ......
Windows 共享文件夹是一种方便的网络文件共享方式，它具有以下优点和缺点 风险提醒！太能说了，
Windows 共享文件夹是一种方便的网络文件共享方式，它具有以下优点和缺点： 优点： 方便共享： Windows 共享文件夹使用户可以轻松地在组织内部共享文件和文件夹。 简单易用： 开启共享文件夹非常简单，并且其他用户只需输入计算机名称或 IP 地址即可获得访问权限。 可以对不同用户进行授权： 您 ......
如何设计一个轻量化网络模型
要设计一个轻量化网络模型，并具备强大的特征提取与语义理解能力，可以采用以下策略： 使用较少的卷积层和全连接层，减少模型的参数数量和计算量； 使用卷积层进行特征提取，使用全局池化层进行特征整合； 加入注意力机制，提升模型的语义理解能力； 使用残差连接，增强模型的稳定性和泛化能力； 对模型进行轻量化的优 ......
[网络安全]AntSword蚁剑实战解题详析
免责声明：本文仅分享AntSword渗透相关知识，不承担任何法律责任。 请读者自行安装蚁剑，本文不再赘述。 蚁剑介绍 蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台WebShell管理工具，它主要面向于合法授权的渗透测试安全人员以及进行常规操作的网站管理员。 中国蚁剑的特点主要有如下几点： 1.支持多平 ......
[网络安全]sqli-labs Less-2 解题详析
往期回顾：[网络安全]sqli-labs Less-1 解题详析 判断注入类型 GET1 and 1=1，回显如下： GET1 and 1=2，没有回显： 说明该漏洞类型为整型注入。 判断注入点个数 GET1 order by 3，回显如下： GET1 order by 4，回显如下： 说明注入点个 ......
[网络安全]sqli-labs Less-3 解题详析
判断注入类型 GET1' and '1'='1，回显如下： GET1' and '1'='2： 没有回显，说明该漏洞类型为GET型单引号字符型注入 判断注入点个数 GET1' order by 2 --+，回显如下： 由上图可知，sql语法中给$id加上了() 猜测后端语句为SELECT * FRO ......
[网络安全]sqli-labs Less-4 解题详析
判断注入类型 GET1" and "1"="1，回显如下： GET1" and "1"="2 没有回显，说明该漏洞类型为GET型双引号字符型注入 判断注入点个数 GET1" order by 3 --+ 由上图可知，sql语法中给$id加上了() 猜测后端语句为SELECT * FROM xx wh ......
[网络安全]sqli-labs Less-5 解题详析
往期sqli-labs在该博客中，读者可自行浏览。 秋说的博客 该博客实操性较高，请读者躬身实践 判断注入类型 GET1' and '1'='1 回显如下： GET1' and '1'='2 没有回显，说明该漏洞类型为GET型单引号字符型注入 判断注入点个数 GET1' order by 3 --+ ......