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本项目是作者预演的方案，内含源码和数据集。可以作为demo直接使用。

考试类精品-- ~南京大学计算机系暑期夏令营上机试题(根据博客上收集的题目还原题目并给出自己的解法版本，仅供参考学习)

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基于opencv与机器学习的摄像头实时识别数字，包括完整代码、数据集和训练好的模型。识别准确率高达95%！！代码注释详细，方便理解！代码可以直接运行使用，没有门槛。

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CICIDS2017数据集包含良性和最新的常见攻击，与真实的现实世界数据（PCAPs）相类似。它还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果，并根据时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击来标记流量（CSV文件）。此外，还提供了提取的特征定义。 生成真实的背景流量是我们建立这个数据集的首要任务。我们使用了我们提出的B-Profile系统（Sharafaldin, et al. 2016）来描述人类互动的抽象行为并生成自然的良性背景流量。对于这个数据集，我们建立了基于HTTP、HTTPS、FTP、SSH和电子邮件协议的25个用户的抽象行为。Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.55MB Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 214.74MB Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.34MB Friday-WorkingHours-Mo

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