4. Traffic monitoring tools (流量监控工具 10个)EttercapNtop SolarWinds已经创建并销售了针对系统管理员的数十种专用工具. 安全相关工具包括许多网络发现扫描器,SNMP强力破解器,路由器密码解密,TCP连接重置程序,可用的最快速,最简单的路由器配置下载/上传应用程序之一. Ngrep EtherApe Splunk是一种搜索,报告,监控和分析实时流式传输和历史IT数据的工具. 它从各种来源收集日志,并使其在统一的界面中可搜索. NetWitne…

3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…

One-way traffic In a certain town there are n intersections connected by two- and one-way streets. The town is very modern so a lot of streets run through tunnels or viaducts. Of course it is possible to travel between any two intersections in both w…

移动端IM/推送系统的协议选型:UDP还是TCP? http://www.52im.net/thread-33-1-1.html…

Facebook人工智能组研究员田渊栋博士在知乎专栏上更新了一篇文章,详细分析了AlphaGo在<自然>杂志上发表的论文,他认为AlphaGo整个系统即使在单机上也已具有了职业水平,与李世石的比赛会相当精彩. 以下是田渊栋博士的知乎专栏原文: 最近我仔细看了下AlphaGo在<自然>杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享. AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋. 2. 快速走子(Fast r…

如何编写snort的检测规则 2013年09月08日 ⁄ 综合 ⁄ 共 16976字 前言 snort是一个强大的轻量级的网络入侵检测系统.它具有实时数据流量分析和日志IP网络数据包的能力,能够进行协议分析,对内容进行搜索/匹配.它能够检测各种不同的攻击方式,对攻击进行实时报警.此外,snort具有很好的扩展性和可移植性.本文将讲述如何开发snort规则. 1.基础 snort使用一种简单的规则描述语言,这种描述语言易于扩展,功能也比较强大.下面是一些最基本的东西: snort的每条规则必须在一…

Name of article:Improving Network Management with  Software Defined Networking Origin of the article:Kim H , Feamster N . Improving network management with software defined networking[J]. IEEE Communications Magazine, 2013, 51(2):114-119. ABSTRACT: o…

论文阅读: Semi-supervised semantic segmentation needs strong, varied perturbations 作者声明 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:凤尘 >>https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15379232.html 基本信息 \1.标题:Semi-supervised semantic segmentation need…

卷积操作 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是…

Lecture 15 Anomaly Detection 异常检测 15.1 异常检测问题的动机 Problem Motivation 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法虽然主要用于无监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题.举例: 当飞机引擎从生产线上流出时需要进行QA(质量控制测试),数据集包含引擎的一些特征变量,比如运转时产生的热量,或者振动等.当有一个新的飞机引擎从生产线上流出,它具有特征变量 xtest .异常检测问…