使用深度学习对加密流量进行分类 该存储库包含在2018年DTU Compute的硕士学位论文中使用和开发的代码。 教授一直是该硕士论文的导师。 来自一直是该项目的联合主管。 在本文中，我们研究和评估了使用神经网络对加密网络流量进行分类的不同方法。 为此，我们创建了一个具有流/非流焦点的数据集。 数据集包括七个不同的类，五个流分类和两个非流分类。 本文是对Napatech A / S的初步概念验证。 我们提出了一种新颖的方法，其中利用了网络流量的未加密部分，即标头。 这是通过将会话中的初始标头串联起来，从而形成一个签名数据点来完成的，如下图所示： 通过使用前8个和16个标头创建的数据集在此存储库的datasets文件夹中可用。 我们通过在串联头数据集上运行t-SNE来探索数据集。 从下面的t-SNE图可以看出，该图显示了合并的所有单个数据集，似乎可以对单个类进行分类。 在使用基于标头

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马氏链的稳定分布matlab代码BayeZirChron.c 贝叶斯锆石喷发年龄估计代码的 C 版本来自 从命令行安装 从命令行安装需要一个有效的 C 编译器。 默认假设（或别名）可用。 在 linux/unix/bsd 上，这可能已经是正确的； 在 Mac OS 上，可以通过在命令行键入xcode-select --install来安装编译 C 源代码所需的工具。 # Download git clone https://github.com/brenhinkeller/BayeZirChron.c.git # Move to folder containing source code cd BayeZirChron.c/src/ # Compile make serial 要编译用于综合分布测试的并行代码，请另外运行： make parallel 或者 mpicc -std=c11 -O3 -o tzircrystestaccuracy tzircrystestaccuracy.c 编译和运行此并行版本还需要安装 MPI（或 ） 示例文件夹中提供了示例批处理文件： 用法 提供了一系

2018电子商务专业实习报告总结 导读：本文 2018电子商务专业实习报告总结，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 2018电子商务专业实习报告总结全文共9页，当前为第1页。　　 篇一 　　一实习时间 　　20xx年7月20日-20xx年8月20日 　　二实习地点 　　上海*化工有限公司 　　上海市杨浦区营口路600弄36号 　　三实习内容 　　1、网站推广和电子商务的基础工作 　　2、接听记录商务电话 　　3、档案资料管理工作的协助 　　4、在销售人员外出时处理一般性订发货事宜 　　5负责公司网站的维护和推广 　　6、其他与办公室有关的管理工作 　　四实习心得 　　1、熟悉网站维护、网络推广及电子商务等的基础工作流程 　　2、熟练运用word,excel等常用办公软件 　　3、具备简单的图片处理能力 　　4、对于公文撰写能力有一定的提高 　　5、对档案管理工作有一定的了解和认识 　　6、责任心增强，做事情更加的踏实、耐心、细致 　　利用暑假时间驱车赶至上海，参加已经联系好的实习工作，利用上个假期对于电子商务的调查报告，了解到电子商务的巨大潜能和一种商业趋势，决定利用这个暑假到

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graph-rcnn.pytorch 我们的ECCV 2018论文Pytorch代码 介绍 该项目是一组基于Pytorch 1.0的重新实现的代表性场景图生成模型，包括： 我们自己的 。 ECCV 2018。 Xu等人。 CVPR 2017 ，Li等。 ICCV 2017 ，Zellers等。 CVPR 2018 ，Zhang等，CVPR 2019 我们的重新实现基于以下存储库： 为什么我们需要这个存储库？ 将所有这些代表性方法收集到一个回购中的目的是在相同设置下跨不同方法建立更公平的比较。 您可能会在最近的文献中注意到，IMP，MSDN，Graph R-CNN和神经母题的报告数量通常令人困惑，尤其是由于IMP样式方法（前三种）和神经母题风格的方法（神经母题）之间存在较大差距纸和其他基于它的变体） 。 我们希望该仓库可以为各种场景图生成方法建立良好的基准，并为研究界做出贡献

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