【代码】【论文复现】FNNS：Fixed Neural Network Steganography: Train the images, not the network-图像隐写。

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2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟网络流量异常：性能原因：网络结构设计不合理，如拥塞控制不当，设备故障安全原因：网络攻击，如DDos，蠕虫病毒异常检测方法：基于网络流量分类（重要）基于统计基于聚类基于信息论一般的网络流量分类方法：基于端口：简单易实现，但准确度较低。 端口共65535个，0-1024公用不可靠原因：新应用不再有固定端口号，p2p常用随机端口；​很多应用采用

《基于深度学习的图像隐写方法研究 》综述整理

参考资料：https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/encoder-decoder.html自然语言处理10.9 编码器—解码器（seq2seq）在自然语言处理中，输入输入都可以是不定长序列，此时可以用编码器—解码器（encoder-decoder）[1] 或者seq2seq模型 [2]。根据“编码器-解码器”架构的设计， 我们可以使用两个循环神经网络（

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络，也欢迎更多开发者贡献新的网络(ModelZoo地址)。

图像隐写数据集整理

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Windows11下matlab2022b 配置opencv和mexopencv完整流程，补充了一些自己踩过的坑。

ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，深度残差网络，ResNet可以解决“随着网络加深，训练误差不下降”的问题，这是因为Resnet提供了两种选择方式，也就是identitymapping和residualmapping，如果网络已经到达最优，继续加深网络，residualmapping将被push为0，只剩下identitymappi