流量识别是网络监控的关键环节，要对网络进行监控首先要识别，否则监控就无从下手。流量是网络中传输数据的重要载体，只有针对流量进行识别，才能根据不同的流量采取不同的监控策略，或是拒绝，或是优化，或是打标，进行优先级分类等等，所有这一切工作的前提都是先要对流量进行识别。根据以太网标准定义，各种各样的流量数据包都是有固定格式的，但种类极其繁多，还有一些攻击流量，不符合任何标准协议特征的，所以要将所有的流量
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2024-04-27 19:53:14
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一、简介常用文本识别算法有两种：CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文，关于Attention机制的介绍，可以参考我的另一篇博文。CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，在2015年
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2024-06-10 10:30:46
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Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese版的手写数字识别。1.导入库import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import os,PIL,pathlib
impor
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2024-03-15 05:11:26
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一.什么时候开展接口测试1.项目处于开发阶段，前后端联调接口是否请求的通？（对应数据库增删改查）--开发自测2.有接口需求文档，开发已完成联调（可以转测），功能测试展开之前3.专项测试：如测流量大小，查看图片压缩大小，测试接口请求响应时间4.版本上线前，进行整体回归测试，查看接口是否有异常（如404等）。对准备上线的版本进行抓包，查看服务器地址都是正确的5.版本功能稳定后，接口自动化二.接口测试时
在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文
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2024-04-03 12:40:35
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介绍CNN指的是卷积神经网络，这个介绍网上资料多的很，我就不介绍了，我这里主要是针对沐神教程的CNN代码做一个笔记。理解有不对的地方欢迎指出。卷积神经网络里面最重要也是最基本的概念就是卷积层、池化层、全连接层、卷积核、参数共享等。图： 这个图是对下面代码的一个描述，对于一张图片，首先处理成28*28(这里一张图片只有一个通道)。通过第一层卷积层，得到20个通道的输出（每个输出为24*24），所以第
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2024-04-08 10:30:34
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表格结构识别综述ICDAR2019ICDAR2021 竞赛中国图象图形学报PRCV 2021腾讯小米2021论文ICCV2021ACM MM 2021ICDAR 20212022 论文ACM Multimedia 2022CVPR 20222023 论文CVPR2023IJCAI 20232024 论文AAAI 2024参考文章 【声明】此文章供本人学习使用，内容来自公众号、知乎、博客等网站的摘
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2024-07-26 08:17:44
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卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入
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2023-10-12 11:41:53
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DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toy implement，样本很小，模型随
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2024-03-08 22:58:53
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本篇文章我们将学习什么是CNN, CNN如何利用大脑的启发进行物体识别，CNN是如何工作的。 让我们来了解一下我们的大脑是如何识别图像的
根据诺贝尔奖获得者Hubel和Wiesel教授的说法，视觉区域V1由简单细胞和复杂细胞组成。简单的单元有助于特征检测，而复杂的单元则结合了来自小空间邻域的多个这样的局部特征。空间池有助于实现平移不变特征。
当我们看到一个新的图像时，我们可以
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2024-05-22 19:59:59
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[1]Deep learning简介[2]Deep Learning训练过程[3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现[4]Deep Learning模型之：CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN [6]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（二）文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Le
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2024-03-22 14:02:46
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论文题目：Acceleration of FPGA Based Convolutional Neural Network for Human Activity Classification Using Millimeter-Wave Radar年份&会议：2019 - IEEE Access主要内容：采用毫米波雷达回波谱图作为CNN输入来识别人类活动的类别，并实现在FPGA上，还采取了三种
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2024-07-19 20:24:23
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https://netsec2018.files.wordpress.com/2017/12/e6b7b1e5baa6e5ada6e4b9a0e59ca8e7bd91e7bb9ce5ae89e585a8e4b8ade79a84e5ba94e794a8.pdf 利用CNN进行流量识别 本质上就是将流量视作一个图像，详见ppt。
原创
2023-06-01 13:08:04
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目录0、首先注册一个账号1、创建知识库Repository2、创建一个分支branch——feature3、制作并提交commit4、打开拉取请求pull5、合并自己的pull请求github是一个用于版本控制和协作的代码托管平台。可以让所有人在任何地方协同工作。分支branch是一次在不同版本的存储库上工作的方式，创建仓库时默认有一个master分支。一般步骤：创建资源库repository创建
系列目录《Web安全之机器学习入门》笔记：第十七章 17.3 CNN识别恶意评论《Web安全之机器学习入门》笔记：第十七章 17.4 CNN识别垃圾邮件目录系列目录1、数据集特征化2、CNN模型构建3、数据集训练4、运行结果5、完整代码本小节通过tflearn库的CNN算法来识别验证码，由于本书多篇章节讲解MNIST图集的识别算法，故而本节主要重点关注在CNN的使用方法。LeNet是由Yann L
论文 | 基于多传感器集成的无砟轨道轨道板裂缝与离缝自动检测装置
作者 | 寇东华期刊 | 中国铁路时间 | 2020该文章从应用层面描述了轨道板裂缝检测整体的硬件布局、检测流程，而且该文的方法已经付诸实践，在轨道上完成了测试实验。文章首先描述了裂缝和离缝：其次列出了该装置硬件组成：裂缝的检测部分：采用图像配准融合算法将多个相机采集的轨道平面图像拼接为单个轨道板完整图像（横向），图像拼接时先进行图
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2024-09-02 16:02:02
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文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取 八、神经网络–非线性激活1、ReLU2、Sigmoid使用sigmoid函数：import torch
import torchvision
from torch import nn
from
文章目录一、软硬件环境二、系统功能设计1. 视频帧处理2. OpenPose人体姿态识别3. yolov3手部模型训练4. 人体姿态数字特征提取5. beyes分类识别三、应用四、总结 一、软硬件环境基于人体姿态的手语图像识别系统采用了软硬件相结合的方法。硬件部分主要是用于采集手语图像的单目摄像头。软件部分主要是通过ffmpeg对视频图像进行处理，然后在Anaconda下配置Python3.6的
1.成果展示：2.界面操作提示1. 2种方法把歌曲加入列表， 第一种加入本地资源，第二种 加入网上搜索的歌曲 2. 加入本地资源，点击图片 + ，然后再本地资源里面添加歌曲3. 网上搜索有两种方法，第一个是 直接点击， 开始识别，等按钮的文字变为停止识别之后就可以说话，说完之后，点击停止识别，就会出现搜索到的音乐， 4
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2024-09-17 16:04:10
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V831 文章目录V831前言一、onenet平台二、V8311.联网2.获取token3.调用API总结
V831—车牌识别 前言V831实现车牌识别，可识别车牌号，以及车牌的颜色。一、onenet平台OneNET是中国移动打造的高效、稳定、安全的物联网开放平台。 OneNET支持适配各种网络环境和协议类型，可实现各种传感器和智能硬件的快速接入，提供丰富的API和应用模板以支撑各类行业应
