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2018年Java Activiti6.x 视频整合Spring Boot/JPA/WEB框架实战 01 Activiti介绍与搭建开发环境 02 运行官方例子 03 编写第一个Activiti程序 04 流程引擎配置与服务组件 05 Activiti数据库介绍 06 API(1)Activiti数据查询 07 API(2)流程文件部署 08 API(3)流程定义 09 API(4)任务操作 10 API(5)任务参数与附件 11 API(6)启动流程 12 API(7)流程操作与数据查询 13 API(8)工作的产生与管理 14 BPMN事件(1)事件的分类与定义 15 BPMN事件(2)开始事件 16 BPMN事件(3)结束事件 17 BPMN事件(4)边界事件 18 BPMN事件(5)中间事件 19 BPMN事件(6)补偿事件 20 BPMN任务(1)用户任务 21 BPMN任务(2)服务任务 22 BPMN任务(3)任务监听器与流程监听器 23 BPMN其他元素(1)子流程 24 BPMN其他元素(2)顺序流与网关 25 BPMN其他元素(3)流程活动的特性 26 规则引擎Drools(1)Drools介绍与运行 27 规则引擎Drools(2)规则语法 28 规则引擎Drools(3)Activiti整合Drools 29 DMN(1)DMN规范 30 DMN(2)运行第一个DMN应用 31 DMN(3)MVEL与销售案例 32 整合框架(1)整合Spring3 33 整合框架(2)web项目整合Activiti 34 整合框架(3)整合JPA 35 整合框架(4)整合Spring Boot 36 REST的发布与调用 37 部署与调用Activiti服务 38 Activiti进阶(1)Activiti表单 39 Activiti进阶(2)流程图与流程操作 40 实战案例

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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通过赛项检验参赛选手网络组建、安全架构和网络安全运维管控等 方面的技术技能，检验参赛队组织和团队协作等综合职业素养，培养学 生创新能力和实践动手能力，提升学生职业能力和就业竞争力。通过大 赛引领专业教学改革，丰富完善学习领域课程建设，使人才培养更贴近 岗位实际，实现以赛促教、以赛促学、以赛促改的产教结合格局，提升 专业培养服务社会和行业发展的能力，为国家信息安全行业培养选拔技 术技能型人才。 重点考核参赛选手安全网络组建、网络系统安全策略部署、信息保 护、网络安全运维管理的综合实践能力，具体包括： 1.参赛选手能够根据大赛提供的赛项要求，设计信息安全防护方案， 并且能够提供详细的信息安全防护设备拓扑图。 2.参赛选手能够根据业务需求和实际的工程应用环境，实现网络设 备、安全设备、服务器的连接，通过调试，实现设备互联互通。 3.参赛选手能够在赛项提供的网络设备及服务器上配置各种协议 和服务，实现网络系统的运行，并根据网络业务需求配置各种安全策略， 以满足应用需求。 4.参赛选手能够根据网络实际运行中面临的安全威胁，指定安全策 略并部署实施，防范并解决网络恶意入侵和攻击行为。

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