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基于机器学习和深度学习的恶意WebURL检测系统实战详解

本文介绍了一个基于机器学习和深度学习的恶意URL检测系统。项目采用TF-IDF和N-grams进行特征提取,实现了逻辑回归、XGBoost、全连接网络和残差网络等多种检测算法。系统通过Flask框架提供Web服务和API接口,支持实时URL检测和模型训练管理。相比传统方法,该系统具有更强的泛化能力和自动化特征提取优势,能有效应对新型恶意URL威胁。文章详细阐述了技术架构、核心算法原理和实现代码,为

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#机器学习#深度学习#人工智能 +1
基于深度学习的恶意流量检测系统设计与实现——从算法到完整平台的毕设实战全记录

卷积神经网络最初用于图像处理,但其强大的特征提取能力同样适用于一维序列数据。在流量检测中,我们将网络流的统计特征视为一维向量,通过卷积层自动提取高级特征。卷积层:通过卷积核提取局部特征池化层:降低特征维度,增强平移不变性全连接层:进行最终的分类决策多模型融合:集成深度学习和传统机器学习算法,提供多种检测方案实时检测:支持网卡实时流量捕获与检测,满足实际应用需求可视化界面:友好的PyQt5图形界面,

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#深度学习#算法#网络安全
基于机器学习的DDoS检测系统实战

本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。

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#机器学习#ddos#人工智能
基于YOLOv8的安全帽检测系统

本文介绍了一个基于YOLOv8的安全帽检测系统,该系统利用深度学习技术实现作业场景中安全帽佩戴的实时监测。系统采用Python开发,结合Tkinter界面和OpenCV图像处理,支持图片、视频及摄像头输入的检测。文章详细阐述了项目背景、技术架构、环境配置、数据集准备、模型训练等关键环节,并提供了核心代码实现方案。该系统可有效提升工业安全监管效率,降低人工成本,为高危作业环境提供智能化安全监控解决方

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#深度学习
基于Wails的高性能网络流量监控与威胁检测系统

FastMonitor是一款基于Wails框架开发的跨平台网络流量监控与威胁检测工具,采用现代化技术栈实现高性能流量分析。系统采用分层架构设计,前端使用Vue3+TypeScript+Element Plus构建可视化界面,后端基于Go语言开发,利用gopacket库实现高效数据包捕获。核心功能包括实时流量监控、协议解析、进程关联、威胁检测和2D/3D地理可视化。系统通过多线程处理和环形缓冲技术确

#网络安全#信息可视化
基于Neo4j的民航知识图谱问答系统设计与实现

本文介绍了一个基于Neo4j图数据库和Python开发的民航知识图谱问答系统。该系统通过知识图谱技术组织民航领域的结构化、半结构化和非结构化数据,构建包含飞机、航空公司、机场等实体及其关系的知识库。系统采用分层架构设计,包括数据层(Neo4j存储)、逻辑层(问题分类、解析、查询生成)和表示层(Web可视化界面)。关键技术包括知识建模、自然语言处理和图查询优化。该系统为民航领域提供了高效的信息查询工

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#neo4j#知识图谱#easyui
基于深度学习的文本情感分析系统:从理论到实践的全栈实现

API处理逻辑pass完整的深度学习情感分析系统:集成三种主流模型多语言支持:中文和英文情感分析RESTful API服务:提供标准化的接口现代化Web界面:用户友好的操作体验完整的文档体系:便于学习和二次开发本文详细介绍了基于深度学习的文本情感分析系统的设计与实现,涵盖了从理论到实践的完整流程。通过本项目,读者不仅可以学习到深度学习在NLP领域的应用,还能掌握全栈开发、系统架构、部署运维等实用技

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#深度学习#人工智能
基于人脸识别的在线考试系统设计与实现

人脸识别技术通过计算机视觉和深度学习算法,能够准确验证考生的身份,实时监控考生行为,防止替考和作弊现象的发生。为了防止考生在考试过程中作弊,系统通过摄像头实时监控考生的行为,并检测考生的异常动作(如长时间目光偏离、低头等)。验证失败则无法进入考试。的在线考试系统的设计与实现,包括系统需求分析、系统架构设计、人脸识别模块的实现、系统功能模块设计、性能测试等内容。:存储每个考生的考试信息,包括考试ID

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#eclipse#java#tomcat
到底了