在网络安全框架中，入侵检测是基准测试之一，并且是保护PC免受许多线程侵害的基本方法。 入侵检测中的巨大问题以大量的虚假警报表示。 这个问题激发了一些专家来发现根据数据挖掘来减少错误警报的解决方案，这是在大数据（例如KDD CUP 99）中使用的分析过程的考虑因素。本文对处理入侵检测中的错误警报的各种数据挖掘分类进行了综述。 。 根据测试结果，在KDD CUP 99上进行数据挖掘的许多过程中，没有任何一个过程可以准确地显示所有攻击类别，并且没有错误警报。 多层感知器的最佳精度为92％； 但是，在基于规则的模型中，最佳训练时间是4秒。 结论是，应使用各种程序来处理几种网络攻击。

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直肠标签支持 这是“ RectLabel用于对象检测”的支持页面。 将问题发布到我们的Github问题页面 有问题吗？ 发送电子邮件至 谢谢。 主要特点 绘制边界框，多边形，三次贝塞尔曲线和直线 用骨架绘制关键点 使用画笔和超像素工具标记像素 使用Core ML模型自动标记图像 快速设置对象，属性，热键和标签 以PASCAL VOC XML格式读写 导出为YOLO，创建ML，COCO JSON和CSV格式 导出索引颜色蒙版图像和分离的蒙版图像 屏幕截图

检测条码 检测图像上的条形码 目录 - 关于项目 该项目旨在检测条形码并扫描条形码，并为检测到的条形码检测物体。 该代码在Jupyter Notebook中以python语言执行。 有关项目的详细说明 首先安装必要的库。 import numpy as np -NumPy进行数值处理 import argparse用于解析命令行参数 import imutils使基本图像处理功能（例如平移，旋转，调整大小，构图，显示Matplotlib图像，分类轮廓，检测边缘）更加容易 import cv2 -OpenCV。 将读取/加载图像并将其转换为灰度图像。 image = cv2.imread(args["image"]) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 使用OpenCV函数Sobel（）从图像中计算导数，并使用OpenCV函数S

植物病害检测仪 由和创建 我在中的 在经过预处理的数据集上训练模型，可以在下载。 本地设置 当地的： 建议在虚拟环境中设置项目，以保持依赖关系分离。 激活您的虚拟环境。 通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。 通过运行python app/server.py serve启动服务器。 访问进行探索和测试。 码头工人： 确保Docker已安装在您的本地计算机中。 了解如何安装Docker 。 苹果电脑： $ git clone https://github.com/imskr/Plant_Disease_Detection.git $ cd Plant_Disease_Detection $ docker build -t fastai-v3 . $ docker run --rm -it -p 8080:8080 fastai-v3

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叶病检测 使用预先训练的深度学习架构（即VGG16网络），通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止，降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net，使用70295张图像的分类精度约为95％。 通过修改图像数量，设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95％的时间正确识别出农作物病害的情况下，我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1：python3 PRED_API.py 步骤2：CD前端 步骤3：npm i 第4步：启动npm，这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型

matlab fft代码MATLAB中的雷达目标生成和检测 雷达设置： %% Radar Specifications %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Frequency of operation = 77GHz % Range Resolution = 1 m % Max Velocity = 100 m/s %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Range_res = 1; Light_speed = 3e8; Max_range = 200; Max_velocity = 100; 标签信息： %max range of target is 200m % min/max velocity is -70 to 70 m/s Range_target = 120; Velocity_target = 40; 调频连续波（FMCW） %Operating carrier frequency of Radar fc= 77e9; % Bandwith of the chirp signal B_sweep = Light_speed/(2*R

论文：Maio D, Maltoni D. Direct gray-scale minutiae detection in fingerprints[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1997, 19(1): 27-40.