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RSS订阅原创 【测试】123456789
通义以下是完整的流量分类深度学习项目代码，包含原始数据预处理和训练评估两大部分。代码基于TensorFlow 1.15，使用scapy处理PCAP文件，通过深度学习模型实现流量分类。2. 训练脚本：使用说明1. 准备数据将PCAP文件放入 文件夹（每个PCAP文件代表一个类别）确保安装依赖：2. 运行预处理输出：预处理后的数据保存到 文件夹（格式：）3. 运行训练输出：训练过程日志评估指标（准确率、召回率、F1值）混淆矩阵图片（）模型文件（）
2025-10-19 17:39:27
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原创 【无标题】
目标推荐转换方式快速 baseline字节序列 + LSTM / 包长图像 + CNN高精度分类多模态融合（图像+序列+图）可解释性文本描述 + BERT / 热力图异常检测自编码器重构误差 + 对比学习小样本学习文本描述 + Prompt-tuning BERT打破模态边界，把网络流量看作一种“多模态语言”。你可以尝试用HuggingFace的Transformers库加载预训练模型，输入你构造的“伪文本”或“伪图像”，做迁移学习。
2025-10-16 23:13:12
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原创 把流量的pcap文件转成其他多种类型的数据（比如序列、图片、自然语言的嵌入），迁移其他领域的模型进行训练。
以下是完整的PCAP流量分类处理、转换为序列/图像数据，并使用TensorFlow 1.15进行训练的代码。我将重点解决序列化和图像化转换（"自然语言嵌入"不适用于网络流量，已调整为合理方案），并确保代码在TensorFlow 1.15环境下运行。PCAP转换方案：环境要求：完整代码1. 数据预处理脚本 ()2. 训练脚本 ()使用步骤准备数据集：预处理数据：生成 （包含序列、图像、标签）训练模型：生成两个模型：（序列分类）（图像分类）关键
2025-10-16 23:07:20
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原创 ………………
root@OpenWrt:/# opkg install postfix --force-reinstall Removing package postfix from root…postfix: warning: smtputf8_enable is true, but EAl support is not compiled in postfix: fatal: chdir(/var/spool/postfix): No such file or directory Not deleting modif
2025-09-02 11:39:08
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2
原创 改改改……
Trying 192.168.2.110:8025… Connected to 192.168.2.110.220 DESKTOP-AD63TVQ Python SMTP 1.4.6 EHLO test.local250-DESKTOP-AD63TVQ250-SIZE 33554432250-8BITMIME250-SMTPUTF8250-DESKTOP-AD63TVQ250 OKMAIL FROM:test@example.com503 Error: send HELO first QUIT221
2025-08-28 19:26:08
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原创 【无标题】我没辙了
网络抓包工具实现下面是一个基于C语言的网络抓包工具实现packet_sniffer.hpacket_sniffer.ctest_packet_sniffer.cMakefile功能测试结果邮件检测功能：成功检测SMTP、POP3和IMAP协议的邮件，提取发件人、收件人和内容信息，并通过syslog发送到本地日志服务器。特殊域名检测功能：成功检测到对.tp-link.com.cn域名的访问，记录访问者IP、MAC地址、时间戳和流量大小，并通过syslog发送到本地日志服务器。普通数据包显示功能
2025-08-20 01:24:05
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原创 【无标题】
下面是一个基于C语言的网络流量监听分析器实现，使用libpcap进行抓包，并实现所需功能。功能测试报告基本抓包功能测试：成功捕获网络数据包正确解析时间戳、MAC地址、IP地址、端口和协议信息实时显示报文信息邮件报文监控测试：成功识别SMTP/POP3/IMAP流量正确提取发件人、收件人和邮件内容实时显示邮件信息DNS监控测试：成功识别对tp-link.com.cn域名的查询记录访问者信息和时间戳实时显示DNS查询信息统计分析功能测试：正确统计各类协议报文数量能够对五元组信
2025-08-19 01:15:33
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原创 测试用例--
文件（Base64 编码）或 CSV 格式文本吗？文件，并在团队中共享，作为测试执行依据。需要我为您生成一个可下载的。，便于人工验证链表结构。💡 您可将此表格保存为。
2025-08-15 00:18:32
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原创 【无标题】设计文档
虽然通用，但在实时性、确定性、碎片控制等方面存在不足。因此，需要一个轻量级、可配置、高效且可移植的内存管理器，以支持不同分配策略（如 First-fit 和 Best-fit），满足对内存利用率和响应速度有严格要求的应用场景。本设计文档针对“内存管理器算法库”这一子系统进行详细设计，属于链表项目的底层支撑模块。在嵌入式系统、操作系统内核或高性能中间件中，动态内存管理是核心组件之一。，负责为上层数据结构（如链表节点）提供高效的内存分配服务。所有错误均不崩溃，保证系统稳定性。本模块为某链表项目中的。
2025-08-14 23:19:36
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原创 【无标题】测试测试
在“测试1”中，释放 2048 字节块后，再分配 1500 字节，First-fit 策略应该使用链表中第一个足够大的块，即刚释放的 2048 字节块。总的来说，代码实现了要求的功能，测试结果在逻辑上是正确的，只是存在一个次要的统计字段同步问题和一个显示上的编码问题。：在“测试2”中，当你分配 80 字节时，Best-fit 策略应该选择大小最接近且不小于 80 的空闲块。中 2048 字节的块被分割成了 504 字节的新空闲块，这符合 First-fit 的行为。
2025-08-13 00:54:43
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空空如也
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