# 深度流追踪（Deepflow Tracing）
深度流追踪（Deepflow Tracing）是一种用于分析和跟踪程序执行流程的技术。它通过插入额外的代码来追踪程序中的函数调用和数据流动，以便深入了解程序的执行逻辑和性能瓶颈。本文将介绍深度流追踪的原理、应用场景，并提供一个代码示例来帮助读者更好地理解。
## 原理
深度流追踪的原理主要是通过在程序中插入额外的代码来记录函数调用和数据流动
## 实现"deepflow体验"的流程
为了实现"deepflow体验"，你需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 下载并安装Deepflow框架 |
| 步骤二 | 导入Deepflow框架 |
| 步骤三 | 创建Deepflow实例 |
| 步骤四 | 加载数据 |
| 步骤五 | 配置模型 |
| 步骤六 | 训练模
首先：DeepFool是白盒攻击算法 概述 生成对抗样本的基本思路，大体可以分为白盒攻击和黑盒攻击，区别在于黑盒测试把模型当做黑盒，只能输入样本获得预测结果，白盒在黑盒的基础上还可以获取模型的参数、梯度等信息。本文将介绍白盒攻击中最有名的DeepFool算法。 论文原文：DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural netwo
DeepFlow Tap Side: 了解深度学习在副交感神经系统中的应用
## 引言
近年来，深度学习已经成为人工智能领域的热点研究方向。作为一种机器学习的分支，深度学习模拟了人脑中神经网络的结构和功能，能够从数据中学习并进行智能决策。在医学领域，深度学习已经被广泛应用于疾病诊断、药物发现等方面。其中，DeepFlow Tap Side是一种新兴的技术，它将深度学习应用于副交感神经系统的研究
eBPF, APM, and Deepflow: Revolutionizing Network Performance Monitoring
With the ever-increasing complexity and scale of modern networks, monitoring and optimizing network performance has become a cr
# DeepFlow安装部署指南
## 概述
在本篇文章中，我将教会你如何安装部署DeepFlow。DeepFlow是一个流量分析工具，用于深入了解网络流量以及进行网络安全分析。在安装部署过程中，我们将使用Docker容器来简化环境配置。
## 安装部署流程
下面是DeepFlow安装部署的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 下载Docker镜像
# DeepFlow 元数据构建实现流程
## 概述
在进行 DeepFlow 元数据构建之前，我们需要了解一些基本概念和流程。DeepFlow 是一种用于处理大规模数据的流式计算框架，而元数据构建是指根据数据的特征和要求来构建数据的元信息。在本篇文章中，我将向你介绍如何实现 DeepFlow 元数据构建的流程和每一步需要做的事情。
## 流程图
在开始介绍具体的步骤之前，让我们先来看一下 D
监控对于我们来说到底有多重要？ 网络监控是企业IT运维中必不可少的重要一环，传统的监控工具以监控各个服务的健康和性能为中心。而随着数字化时代的到来，我们需要一个更加全面的监控视图，能够把不同环境下所有资源间的流量信息进行采集，并从多个视角、多种维度进行可视化的监控。 目前大多数公司不仅会在数据中心内建设私有云，也会使用多个云服务商提供的公有云资源。随着容器、微服务等技术的广泛应用，网络运维
原创
2020-12-15 13:11:59
1295阅读
监控对于我们来说到底有多重要？ 网络监控是企业IT运维中必不可少的重要一环，传统的监控工具以监控各个服务的健康和性能为中心。而随着数字化时代的到来，我们需要一个更加全面的监控视图，能够把不同环境下所有资源间的流量信息进行采集，并从多个视角、
原创
2022-03-02 14:43:18
153阅读
本文以云杉网络DeepFlow®近几年在客户落地的方案实践为主线，聚焦混合云、容器环境下的需求演进，介绍在新环境下云监控的方案价值以及发展思考。在云原生环境下企业客户主要面临的挑战主要体现在网络分层以及弹性业务充分体现了监控保障的难度，由此可以将挑战归纳为三点：对象数量大、波动性强以及关系复杂。举两个例子，应用在SOA、MSA架构下，更多地以Ingress、Service、POD在呈现，网络IP动
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2021-06-05 09:43:05
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### 实现“DeepFlow是用什么语言写的”流程
为了帮助你了解"DeepFlow是用什么语言写的"，我将指导你完成以下流程：
1. 了解DeepFlow是什么
2. 查看DeepFlow源代码
3. 分析源代码确定使用的语言
接下来，我会详细解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。
### 1. 了解DeepFlow是什么
在开始查看DeepFlow源代码之前，我们需要了
# 实现deepflow使用clickhouse集群
## 1. 概述
在实现deepflow使用clickhouse集群的过程中，我们需要完成以下几个步骤：
1. 配置clickhouse集群
2. 安装deepflow
3. 配置deepflow连接clickhouse集群
下面将逐一介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
## 2. 配置clickhouse集群
首先，我们需要
为了探究云原生应用系统的内部状态，我们希望向观测数据中注入尽量丰富的标签，这些标签以往通过开发人员手动在代码中注入，或通过配置 Promtheus、OpenTelemetry 实现，一方面造成了很大的工作量和资源开销，另一方面也导致不同信号源的数据标签不一致形成数据孤岛。DeepFlow 依靠 AutoTagging 机制可以为所有观测信号统一注入标准的、丰富的标签，很好的解决了这些问题。SmartEncoding 的高性能编码机制通过对标签数据的分离编码和查询时关联，我们将存储开销降低了 10~50 倍，并且能支持无限量的 K8s label/annotation 等信息作为业务自定义标签。
原创
2023-02-06 11:06:18
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如题，本篇论文是通过光流法，以CNN网络，对deepfake的视频进行检测真伪，deepfake相关介绍点击这里 这篇文章使用如下结构 文章提出，要fake视频和origin视频的差异在于，一个是计算机合成，一个是摄像机拍摄而成，而光流可以利用这种差异，在光流场中进行体现方法如下：对于t时间的帧 f(t),提取forward flow光流OF(f(t),f(t+1))用的CNN模型是PWC-Net
回望传统光流估计方法近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的光流估计技术已成为光流研究领域的热点与主战场。然而，当前很多刚接触光流算法研究的同学直接从深度学习方法开始，大跃进式的迈过了传统光流估计理论与方法。虽然，这并不影响他们产出高质量的研究成果，但是，对传统光流估计方法原理和理论还是有必要进行一定程度的学习。基于此，本文将主要从以下四个方面介绍传统光流估计方
传统的光流估计算法为了便于求解，一般基于以下几个假设：1）亮度不变假设，即同一个点随时间变化，其亮度不会发生改变。2）小运动，时间的变化不会引起位置剧烈的变化。3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像也是邻近点，且邻近点的速度一致。（该假设为Lucas-Kanade光流法特有假设）。经典的传统光流算法有LK光流法、PCA-Flow，EpicFlow，FlowFields等算法。但是这些算法的准
FlowNet ： simple / correlation 与 相关联操作 上一篇文章中（还没来得及写），已经简单的讲解了光流是什么以及光流是如何求得的。同时介绍了几个光流领域的经典传统算法。 从这一章以后，我们从最经典的网络结构开始，介绍一些基于深度学习的光流预测算法。1 简介 提到用深度学习做光流预测，大部分研究都绕不开这篇Flow Net文章，原因很简单，这个网络太经典了！ 在FlowN
文章目录前言一、DIS光流法1.1 理论1.2 效果图1.3 程序二、DeepFlow光流法2.1 效果图2.2 程序三、DeepFlow光流法3.1 效果图3.2 程序四、FB光流法4.1 效果图4.2 程序五、PCA光流法5.1 效果图5.2 程序六、PCA光流法6.1效果图6.2 程序七、TV_L1光流法7.1 效果图7.2 程序 前言我研究生阶段是做深度学习情感识别的，在研究阶段曾经尝试
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2023-08-30 23:05:23
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简介：在计算机视觉中，Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。光流的概念:(Optical flow or optic flow)它是一种运动模式，这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者（比如眼睛、摄像头等）和背景之间形成的明显移动。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞
