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该系统是基于MFC下的编程实现的，能够捕获和分析各种协议的数据包！

将深度学习 框架 Keras 与大数据处理平台 Spark 相结合，为 Spark 扩展深度学习能力，实现深度 学习的分布式计算，使得大数据的获取与处理、数据模型的学习与应用都在一个统 一的分布式集群中。其次，利用 Spark Streaming 流式计算的特点，系统能够对网络 数据进行实时监控，对异常数据及时作出判断和响应。且通过对有效参数的调整控 制实现对 Spark Streaming 实时计算的性能分析与预测。最后，对于 Spark Streaming 实时计算性能的优化，设计了一种批次时间间隔的动态调整策略，实现了实时系统 低延迟与高吞吐量之间的平衡，提升计算性能。 相较于传统的分布式Keras深度学习集群，基于Spark的网络数据分析系统不需 要在深度学习与数据处理两个独立集群之间传递大型数据，并且能够轻松将 Keras 代码迁移到此平台上，减少了系统复杂性和数据传输延迟。同时对于 Spark Streaming 流计算来说，本系统能够更好的适应外部条件的变化，保持系统稳定性，提升计算 性能。

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城市公安机关对掌控社会治安形势的需求日益强烈，使得警情分析与研判工作成为其实现辅助指挥决策的重要手段。110警情信息因其及时、鲜活、全面和数量可观的特点，客观、准确、多角度地反映了现实的治安形势和公安机关的工作状况。针对警情信息的研判和挖掘，可以帮助公安机关分析社会治安形势、发现治安工作焦点、科学调整警力部署、实施定向精确打击、评估公安工作绩效，从而达到辅助决策的最终目标。

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