基于深度神经网络的流量异常检测，结合网络入侵检测系统（IDS），能够有效识别各种网络攻击。通过使用 CICIDS2017 数据集、Pandas 预数据，配合 TensorFlow 和 Keras 构建神经网络模型，能够准确地检测出流量中的异常行为，尤其适用于大规模网络环境。这种方法的优势在于利用神经
Python 0 次浏览
对用于识别和处理复杂数据集异常值的各种技术进行了全面的综述。涵盖的技术包括基于统计、机器学习和深度学习的方法，探讨了每种方法的优点、缺点和适用性。为从业者提供一个关于复杂数据集异常值检测当前状态的全面理解，并有助于选择最适合特定应用场景的技术。
C++ 39 次浏览
流量矿石是一个挺实用的资源，适合需要流量监控的开发者。你可以从多个角度了解流量管理，比如 HTML5 游戏中的矿石系统，或者一些无线流量工具。这里有多关于流量监控的方案，从 PHP 插件到高级的流量统计系统，不管你是做小程序开发还是更复杂的网络监控，这里都有能帮得上忙的资源。比如，如果你想做一个实时
Actionscript 0 次浏览
采用 Python 极值理论中的 POT（峰值超过阈值）方法，对时序数据进行异常值检测。这种方法能够有效识别数据中超出正常分布范围的极端值。
Nodejs 28 次浏览
2024 在线速度检测网速流量 HTML 单页源码，简单实用，可以你测试网速、流量消耗，甚至实时查看网络延迟。页面使用原生JavaScript编写，直接部署到静态存储服务就行，挺方便的。支持多线程操作，适配 iOS 后台运行，完美了不同环境下的测速需求。适合想要快速上线一个网速测试工具的开发者。你只
HTML5 0 次浏览
Haar小波与低秩稀疏分解 将Haar小波分析与低秩稀疏分解（Low-Rank and Sparse Decomposition, LDos）技术相结合，可以实现对异常数据的有效检测。Haar小波具有计算简单、易于实现等优点，能够有效地捕捉信号的突变和奇异性。LDos技术则可以将数据分解为低秩部分和
bada 22 次浏览
使用 raise from 语句，可以将抛出的异常与源异常关联，同时保留两个异常的详细信息。
Python 18 次浏览
本项目利用音频特征分析世界音乐，识别异常音乐作品，并探索不同地理区域之间音乐差异的潜在关系。 方法 音频特征提取: 使用 Melodia 和 Speech/Music Segmenter Vamp 插件从世界音乐录音中提取一系列音频特征。 线性投影与分类: 应用线性投影技术学习音乐特征的低维表
HarmonyOS 23 次浏览