摘要：
from：https://github.com/chuanconggao/PrefixSpan-py API Usage Alternatively, you can use the algorithms via API. from prefixspan import PrefixSpan db = 阅读全文
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ue_procedure.avsc数据格式说明，python3 下的示例代码： 输出： {'imsi': 'UE001', 'time_at': '2018-04-09 12:15', 'procedures': [{'timestamp': '2019-04-09 12:01', 'procedu 阅读全文
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论文 技术分析《关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真》 "1、基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取。2、将泄露点检测值和滑动窗口中 阅读全文
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Deep learning: Dropout, DropConnect from：https://www.jianshu.com/p/b349c4c82da3 Dropout 训练神经网络模型时，如果训练样本比较少，为了防止模型过拟合，可以使用Dropout来一定程度的减少过拟合。Dropout是H 阅读全文
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cmd = 'python extract_tls_flow.py -vr "{}" -o black/"{}.txt" >logs/black/"{}.log"'.format(filename, os.path.basename(filename), os.path.basename(filen 阅读全文
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原文见：http://packetlife.net/blog/2010/jun/7/understanding-tcp-sequence-acknowledgment-numbers/ from:https://blog.csdn.net/a19881029/article/details/3809 阅读全文
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转载 1.过滤IP，如来源IP或者目标IP等于某个IP 例子: ip.src eq 192.168.1.107 or ip.dst eq 192.168.1.107 或者 ip.addr eq 192.168.1.107 // 都能显示来源IP和目标IP Linux上运行的wireshark图形窗口 阅读全文
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from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题？ 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。 梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果 阅读全文
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Kmeans算法的缺陷 聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（可以使用Kmeans++算法来解决）针对上述第2个 阅读全文
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结合CNN的可以参考：http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为，其他还结合了时序的异常检测的：https://conference.hitb.org/hitbsecconf20 阅读全文