08 2018 档案
摘要:Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 Kag
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摘要:Dlib的目标用户并没有Hyperopt-sklearn细分,它是一个基于C++语言的通用的机器学习和数据分析库。值得一提的是,虽然Dlib的确是由C++实现的,但它却提供了针对Python语言的API。 Dlib的官网称:Dlib是一个现代的C++工具包,实现了大量机器学习的相关算法和工具,可用于
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摘要:from:http://www.cnblogs.com/kkdd-2013/p/3868676.html 1 RRC协议功能 为NAS层提供连接管理,消息传递等服务; 对接入网的底层协议实体提供参数配置的功能; 负责UE移动性管理相关的测量、控制等功能 2 RRC状态 RRC_IDLE PLMN选择
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摘要:A SURVEY ON THREATS, VULNERABILITIES AND SECURITYSOLUTIONS FOR CELLULAR NETWORK 文章里提到 4GSystem (LTE) SecurityModern LTE cellular networks provide adva
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摘要:全局思维(核心网和无线基站侧都会有信令风暴): LTE网络系统可能出现信令风暴的原因,大致可以总结出以下几点: 1.网络架构的变化,导致4G核心网信令流量较2G/3G大幅增加 a)架构扁平化:LTE网络采用两级结构,取消RNC(RadioNetworkController)/BSC(Base
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摘要:https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看。尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive
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摘要:位于/var/log目录下的20个Linux日志文件[译] from:http://buptguo.com/2014/01/16/linux-var-log-files/ 原文地址:20 Linux Log Files that are Located under /var/log Director
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摘要:首先配置命令记录到syslog中: 在客户端的/etc/bashrc 下添加: logger -p local3.info \"`who am i` is login \" export PROMPT_COMMAND='{ msg=$(history 1 | { read x y; echo $y;
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摘要:vsftpd日志配置及查看 vsftpd ftp服务器的日志设置,可以通过修改主配置文件/etc/vsftpd.conf实现。主配置文件中与日志设置有关的选项包括xferlog_enable 、xferlog_file 和dual_log_enable 等。 xferlog_enable 如果启用该
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摘要:花式解释AutoEncoder与VAE 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法,其特点有: 1)跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,这个其实比较显然,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集,使用人脸训练出来的
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摘要:基于用户命令行为的内部威胁检测实验 from:http://www.freebuf.com/articles/database/93108.html 基于用户命令行为的内部威胁检测实验 from:http://www.freebuf.com/articles/database/93108.html
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摘要:from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smooth
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摘要:Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python) Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 from:https://blog.csdn.
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摘要:Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-t
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摘要:效果: 备注:steps_in_future = 5 仅仅是采样数据用,每5个点采集一次数据,用于训练,后续绘图也是。修改为1,就没有采样过程了!steps_of_history = 10 使用历史的10个数据点来预测。实验表明,数据点越多,模型预测效果越好。为1的时候,效果比10的时候差些。 其他
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摘要:from:https://www.anquanke.com/post/id/82638 去年开始利用路由器对目标内网进行渗透的方式方法开始研究,测试了一阵了。看到乌云之前有一篇翻译外国人的文章,讲路由器流量劫持的,利用条件苛刻,成效也不大。所以决定写一篇自己实测的例子。 0x01 控制路由器 现在只
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