pip flask-sqlacodegenE:\Coding\Flask_app>flask-sqlacodegen "mysql+pymysql://USERNAME:PASSWORD@HOST/DB_NAME" --tables TABLENAME --outfile "model.p y" --flask步骤2可能会有报错，但是不要紧，当前目录下已经生成了对应文件DONE！...

原文：Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An OverviewAbstract在abstract中，作者指出之前的基于端口号、DPI和经典的ML的流量分类方法在面对当下网络流量大面积加密的情况下准确率不高，接着介绍了本文的主要贡献：总结最近的DL模型在加密流量分类上的工作。最后，作者提出了几个目前在加密流量分类问题上面临的挑战。

凭借出色的自动特征学习能力，深度学习（DL）成为加密流量分类任务中的一种非常理想的方法，下面介绍目前大多数相关工作中应对加密流量分类任务的一般化框架。总体结构图如下所示：A 分类任务定义显式定义分类任务是设计流量分类器之前的首要步骤。分类任务主要由目标、粒度和性能要求三部分组成。A1 分类目标一般而言，流量分类的目标总是包括网络管理、安全和个性化推荐三个部分。在网络管理相关场景中有网络资源调度、Q

原文：Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An OverviewAbstract在abstract中，作者指出之前的基于端口号、DPI和经典的ML的流量分类方法在面对当下网络流量大面积加密的情况下准确率不高，接着介绍了本文的主要贡献：总结最近的DL模型在加密流量分类上的工作。最后，作者提出了几个目前在加密流量分类问题上面临的挑战。

凭借出色的自动特征学习能力，深度学习（DL）成为加密流量分类任务中的一种非常理想的方法，下面介绍目前大多数相关工作中应对加密流量分类任务的一般化框架。总体结构图如下所示：A 分类任务定义显式定义分类任务是设计流量分类器之前的首要步骤。分类任务主要由目标、粒度和性能要求三部分组成。A1 分类目标一般而言，流量分类的目标总是包括网络管理、安全和个性化推荐三个部分。在网络管理相关场景中有网络资源调度、Q

1.下载Joplin客户端打开Joplin官网，根据需要选择安装的版本；2.服务器上配置Webdav服务端前置条件：一台公网服务器（内网也可，但内网服务器就只能在内网上同步笔记了）服务器上需先安装好docker和docker-compose安装配置流程：在服务器上创建笔记保存的数据目录：cd /datamadir dav创建配置文件：vim joplin.ymljoplin.yml内容如下：ver

安装过程略，最终版本号：建议保持一致，特别是Gns3，功能虽然强大的，但bug问题感觉也不少。

1.下载Joplin客户端打开Joplin官网，根据需要选择安装的版本；2.服务器上配置Webdav服务端前置条件：一台公网服务器（内网也可，但内网服务器就只能在内网上同步笔记了）服务器上需先安装好docker和docker-compose安装配置流程：在服务器上创建笔记保存的数据目录：cd /datamadir dav创建配置文件：vim joplin.ymljoplin.yml内容如下：ver

初学者在学习408计算机组成原理中有关cache的内容时，可能会对这几个概念产生混淆，解释如下：块： 块是一个固定大小的信息包，是cache和主存之间交换数据的最小单位行： 行是cache的一个容器，存储块以及其他信息（例如有效位和标记位）组： 组是一个或多个行的集合。在直接映射中一组由一行组成，组相联映射中一组由多行组成因为一行总是存储一块，因此 “行” 和 “块” 通常互换使用，但二者表达的概

实现了输入ip地址返回该ip对应的信息。两种方法，一：利用百度的API（价格稳定，省事），二：白嫖1.利用百度提供的API百度API购买地址：百度API价格如下，前1000次免费：万次3.9元，很良心了调用API代码：import requestsimport jsonip = "此处替换为想要搜索的IP"headers = {'Content-Type': 'application/json;c