Know Your Enemy

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本文提供了一个链接集合，指向英文及中文的蜜罐技术相关论文资源，涵盖了蜜罐在网络防御中的应用与研究进展。
NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战 -计算相似度得到推荐结果
大模型与Agent智能体
03-21 921
NLP自然语言处理系列-音乐推荐系统实战 -计算相似度得到推荐结果 基于歌曲相似度的推荐 获取实验的数据集 song_count_subset = song_count_df.head(n=5000) user_subset = list(play_count_subset.user) song_subset = list(song_count_subset.song) triplet_dataset_sub_song_merged_sub = triplet_dataset_sub_song_merged
Know Your Enemy:FFSN
04-27
In this paper we will first provide an overview of what fast-flux service networks are, how they operate, and how the criminal community is leveraging them, including two types which we have ...
Know your enemy
04-16
诸葛建伟 Know your enemy 第三代蜜网关键技术的部署与实现 基于Vmware的第三代Honeynet部署以及攻击实例
know your enemy 主页
云里雾里的专栏
10-09 613
http://old.honeynet.org/papers/kye.html
Know Your Enemy: Fast-Flux Service Networks
weixin_30254435的博客
05-12 254
1. INTRODUCTION One of the most active threats we face today on the Internet is cyber-crime. Increasingly capable criminals are constantly developing more sophisticated means of profiting from online...
Day 24 Your English Enemy Is
cyl1234day的博客
06-27 191
Hi, I’m Vanessa from speakenglishwithvanessa.com. Today, we are going to talk about your enemy. Let’s get started. First, let’s talk about what is an enemy. An enemy is the opposite of a friend. Someone who hates you, someone who is really mean to you, rud
Optimization: Your Worst Enemy
05-19 589
Now theres a title to grab your attention! But Im serious!First, a little background on me: my PhD was one of the earliest on the automatic creation of optimizing compilers from formal machine des
We Have Met the Enemy...and He Is Us
陆讯
11-17 1803
We Have Met the Enemy…and He Is UsBarbee Davis, MA, PHR, PMP Omaha, Nebraska, U.S. CARToonIST WAlT KEllEy, who inked the long-running comic strip Pogo, is famous for the quote, “We have met the enemy…
Writing your first academic paper
weixin_30315905的博客
09-19 203
Writing your first academic paper If you are working in academics (and you are if you are working withJeffthen you are at least for the moment) you will need to write some papers. This guide is des...
dragonballz_e120-1
heardlover的博客
12-23 862
it looks as though...”中“as though”引导表语从句。:quire → /kwaɪə(r)/， “quire” 发 /kwaɪə(r)/ 音，其中 “q” 发 /k/ 音，“u” 发长元音 /waɪ/，“i” 发长元音 /aɪ/，“r” 发 /ə(r)/ 音，“e” 不发音。:piece → /piːs/， “piece” 发 /piːs/ 音，其中 “p” 发 /p/ 音，“i” 发长元音 /iː/，“e” 发长元音 /iː/，“c” 发 /s/ 音。
honeynetwork配置教程
07-02
对于第三代蜜网（Honeynet）的技术特点，建议预先阅读《Know Your Enemy: Honeynets》、《Know Your Enemy: Gen II Honeynets》和《Know Your Enemy: Honeywall CDROM Roo》等相关资料，以便更好地理解Roo技术及其...
网络攻防环境搭建
03-23
为了深入了解第三代蜜网，可以阅读相关资料，如《Know Your Enemy: Honeynets》、《Know Your Enemy: GenII Honeynets》和《Know Your Enemy: Honeywall CDROM Roo》。 VMware是VMware公司出品的虚拟机软件，它能够...
Chapter 9 - Securing Your Application -- Professional ASP.NET MVC 1.0
weixin_30672019的博客
06-26 1624
Chapter 9 - Securing Your Application -- Professional ASP.NET MVC 1.0 Overview Let's face it: security isn't sexy. Most of the time when you read a chapter on security it...
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
Enemy* enemy : enemy_list
03-17
好的，用户的问题是关于如何在C++中遍历enemy_list来访问每个Enemy对象。首先，我需要回忆一下C++中常见的迭代方法，比如传统的for循环、基于范围的for循环，还有可能的迭代器方法。用户提供的引用内容提到了Unreal ...
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