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本研究基于B/S架构开发网络入侵检测系统，采用NSL-KDD数据集进行模型训练与测试。通过KDDTest数据评估模型性能，并利用pyechart可视化分析各项指标。系统支持参数调优以优化模型效果，同时集成scapy模块解析pcap数据包，结合自定义安全特征库进行正则匹配检测，可有效分析Wireshark捕获的网络流量。研究成果为网络安全监测提供了完整的解决方案，涵盖数据训练、模型优化到实时检测的全

随着教育的不断普及，教师面临的作业批改任务愈发繁重，传统批改方式不仅效率低下，还容易出现主观评分的问题。基于计算机视觉和深度学习技术的作业自动批改计分系统，该系统结合了OpenCV和YOLO算法，能够高效、准确地完成作业批改任务，同时为个性化教学提供有力支持。规格1：不提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。规格2：提供技术支持：本项目代码和模型已通过测试，可正常运行。训练好的模型：

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Linux命令总结（续），期末考试总结

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