防火墙入侵于检测——————5、Translations and Connections

最新推荐文章于 2025-05-03 12:00:00 发布
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本文深入探讨了运输协议下的网络地址转换(Network Address Translation, NAT)及端口地址转换(Port Address Translation, PAT)技术。主要围绕Cisco设备上的配置与实现进行讨论，为读者提供了一个全面了解NAT/PAT机制的机会。

Transport Protocols







Network Address Translation









Port Address Translation










































参考：Cisco

PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
08-14 2万+
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势，能够更好地处理图像数据，并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力。在本节中，介绍了卷积的计算方法以及卷积神经网络的基本组件，并使用 PyTorch 构建了卷积神经网络以深入了解其工作原理。
PyTorch深度学习实战（12）——数据增强
盼小辉丶的博客
08-21 8403
数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换和处理，生成更多、更丰富的训练样本的技术方法。数据增强在机器学习和深度学习领域中被广泛应用，它可以有效地解决数据不足的问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。我们已经了解了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 有助于解决图像平移问题，但如果平移的范围过大同样可能影响模型的性能。在本节中，我们将学习如何使用数据增强确保模型能够得到正确的预测结果，即使图像移动较大范围。
SSRF利用总结
04-24
SSRF漏洞利用总结，类似SQL注入小计的形式，总结地比较完整。
ssrf漏洞 java反_Java反序列化漏洞学习笔记
weixin_39536010的博客
02-13 820
1. Java反序列化漏洞学习笔记@author：alkaid1.1. 序列化与反序列化1.1.1. 基本概念一般而言我们是没办法直接转储对象的，只能将对象的所有属性一一访问，保存，取出时一一还原。序列化与反序列化就是为了解决这个问题，将整个对象的数据转储过程封装，对于使用者而言，相当于对象仅通过固定的几次调用即可还原。序列化： 对象转储成数据反序列化: 从数据种转储成对象1.1.2. 应用场景J...
pikachu靶场 RCE SSRF Unsafe Fileload Over permission
winofkill的博客
12-22 2837
pikachu靶场 RCE SSRF Unsafe Fileload Over permission
Java代码审计手册（3）
kudos123的博客
12-23 3832
此文为转载翻译文章（可能会出现错误） 目录 动态JSP包含（JSP_INCLUDE） Spring表达式中的动态变量（JSP_SPRING_EVAL） 禁用特殊XML字符的转义（JSP_JSTL_OUT） JSP中的潜在XSS（XSS_JSP_PRINT） Servlet中潜在的XSS（XSS_SERVLET） XMLDecoder用法（XML_DECODER） 静态IV（STATIC_IV） ECB模式不安全（ECB_MODE） 密码易受Oracle填充（PADDING_ORACLE） 没有完整性的密.
西电微控个人项目——温度检测控制仿真系统
2403_87752095的博客
05-03 1455
本文章基于下述链接项目，倘若他的文章没有被隐藏，可以直接看他的文章，内容挺详细的。基于proteus和CubeMx的联合温度检测控制仿真系统——微控个人项目记录到此为止，原帖更详细，如果没有隐藏可以看原帖，或者另一个帖子基于proteus的stm32f401re的仿真–西安电子科技大学大二微控制器个人项目温度检测控制仿真系统。
数据增强方法——Back translations（反向翻译）
m0_52073096的博客
11-21 3079
2021SC@SDUSC 目录 2021SC@SDUSC 主要知识 代码分析 主要知识 Back translations是一种通用的数据增强算法，能在保留句子语义的情况下生成不同的句子。对于无标签数据使用Back translations方法，对于数据无标签数据x，生成K个增强数据样本。对于Back translations，例如把句子翻译成德语，然后在翻译回来（即标题这里称作反向翻译）。在增强文本生成中，我们采用具有可调温度的随机采样来代替beam search以确保多样性。 这样数据增强用
推荐文章：轻松管理网页标题的利器 —— Translations for Titles
gitblog_00100的博客
08-29 916
推荐文章：轻松管理网页标题的利器 —— Translations for Titles 在构建任何Web应用时，细节决定成败。其中之一就是网页的标题（Title），它不仅关乎用户体验，也是SEO的关键因素。今天要向大家隆重推荐一个开源项目——Translations for Titles，它为Ruby on Rails应用程序带来了革命性的标题管理方式。 项目介绍 Translations for...
富文本编辑器的使用1——CKEditor5编辑器
weixin_43259189的博客
11-24 1875
在项目中遇到要类似编辑Word表格内容样式的需求，运用了CKEditor5编辑器，可对编辑器里面内容进行编辑
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
bigcindy的博客
07-27 5791
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation——Tech report (v5) 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构——技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@...
KWin、libdrm、DRM从上到下全过程 —— drmModeAddFBxxx（25）
phmatthaus的专栏
12-11 1289
KWin、libdrm、DRM从上到下全过程 —— drmModeAddFBxxx（25）
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
12-03
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6Superman6_SmartSchool_15176_1764665787679.zip
12-03
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Flask微电影网站项目是一个基于Python的Flask框架开发的在线微电影分享与观看平台_该项目专注于提供用户友好的界面和流畅的观影体验_支持用户注册登录_个人资料管理_微电影.zip
12-03
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Msmsun_ElectricPaymentSystem_5848_1764668326680.zip
12-03
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基于SpringCloudAlibaba与大数据技术栈的电影推荐系统重构项目源码及完整资料
12-03
本资源包含一套基于Spring Cloud Alibaba、Hadoop、Spark及Flink技术栈构建的电影推荐系统重构项目完整资料。项目代码结构清晰，文档齐全，已通过严格测试，各项功能运行稳定可靠。 该项目在学术评审中表现优异，获得了导师的高度认可，答辩评分达到95分。资源包内所有代码均经过充分验证，确保功能完备后方才发布，使用者可放心部署与调试。 本系统适用于计算机科学及相关领域（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的在校师生、研究人员以及行业开发者参考学习。项目既可作为毕业设计、课程实践、课题研究的实现案例，也适合用于项目初期技术方案演示，或作为初学者进阶学习的实践素材。 对于具备一定技术基础的开发者，可在现有代码框架上进行功能扩展与定制化修改，以满足特定业务需求；项目也可直接应用于毕业设计、课程作业或实际研发场景中。欢迎获取使用，期待通过技术交流共同提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Vue.js 1kB i18n库——vue-inter简介
- **命名空间**：vue-inter支持使用命名空间对翻译内容进行分组，有助于更好地组织大型项目中的翻译文件。 #### 性能优化 由于vue-inter的体积非常小，它不会对项目性能产生太大的影响。它采用按需加载翻译，只在...
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