一个使用pygame在Python中实现的交通模拟器。 先决条件 这个项目需要numpy、pygame和scipy，并且使用Python 3。 还有trafficSimulator 只需将trafficSimulator文件夹放在与文件相同的路径，然后使用from trafficSimulator import *。 虽然我们可以修改Simulation类以存储我们以后可以使用的模拟数据，但如果数据收集过程更加简化会更好。 这个模拟还是有很多不足的。曲线的实施是糟糕且低效的，并且会导致车辆和交通信号之间的相互作用出现问题。 虽然有些人可能认为智能驾驶员模型有点矫枉过正，但重要的是要有一个模型可以复制真实世界的现象，如交通波（又名幽灵交通蛇）和驾驶员反应时间的影响。出于这个原因，我选择使用智能驱动模型。但是对于准确性和极端真实性并不重要的模拟，例如在视频游戏中，IDM 可以被更简单的基于逻辑的模型所取代。 完全依赖基于模拟的数据会增加过度拟合的风险。您的 ML 模型可以针对仅存在于模拟中而在现实世界中不存在的零食进行优化。 模拟是数据科学和机器学习的重要组成部分。

Pingtunnel pingtunnel 是把 tcp/udp/sock5 流量伪装成 icmp 流量进行转发的工具 注意：本工具只是用作学习研究，请勿用于非法用途！！！ 使用 安装服务端 首先准备好一个具有公网 ip 的服务器，假定域名或者公网 ip 是www.yourserver.com 从下载对应的安装包，如 pingtunnel_linux64.zip，然后解压，以root权限执行 sudo wget (最新release的下载链接) sudo unzip pingtunnel_linux64.zip sudo ./pingtunnel -type server (可选)关闭系统默认的 ping echo 1 >/proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all 安装 GUI 客户端(新手推荐) 从下载 qt 的 gui 版本 双击 exe 运行，修改

Iris 是一款十分出色的网络通讯分析工具，为知名的网络信息安全企业 eEye Digital Security 开发设计。它可以协助网站管理员随便地捕捉和查询出入互联网的数据文件，开展研究和编解码并转化成形式多样的统计图，它可以检测该设备端口号和计算机设备的运用状况，合理地管理方法网络通讯。相对性于其他网络嗅探器，Iris 更为实用和个性化，以多样化的控制模块达到不一样层级客户的要求，是网络安全管理工作人员和剖析工作人员的必需专用工具。

1.现象说明当有行人过马路的时候,按下按钮,黄灯闪烁5次,人行道变绿灯,车行道变红灯,并进行15S倒计时 2.使用的STM32F103R8C8芯片，可以参考资源内部的配置文件，来进行配置其他STM32的芯片 4.可扩展为十字路口的红绿灯 5.对资源文件若有疑问可以私信我呀

探索空中交通流时间序列的多重分形特征有助于理解时间序列中的自相似性和相关性，从而有助于深入了解空中交通流的演变机理和规则模式，从而有助于发展有效的空中交通流量管理措施。 利用多元分形趋势波动分析方法，我们确定了北京首都国际机场2017年夏季的总量，到达和起飞空中交通流量时间序列在对应分频以下的尺度上具有多重分形性，并且其主要原因是多重分形的特征是大小波动的远距离相关性。 在时间序列的多重分形上进行的比较表明，总的和到达的空中交通流分别具有最强和最弱的多重分形，而离场的空中交通流介于两者之间。 比较结果还表明，总的和到达的空中交通流量对大的波动不敏感，以小波动为主导，而出发的空中交通流量对小波动不敏感，并且以大波动为主导。 此外，对雷暴季节和非雷暴季节的时间序列的多重分形特征的调查表明，雷暴季节对总空中交通流量的影响最大，并且在多重分形性方面存在显着的本质差异。雷暴季节前后的总空中交通流量。 对于到达的空中交通流量，极端波动率仅存在差异，而对于出发的空中交通流量，除了数量上的一些差异外，本质上没有差异。

项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

整个项目源码： 引言 前面我们讲完交通标志的识别，现在我们开始尝试来实现交通信号灯的识别 接下来我们将按照自己的思路来实现并完善整个Project. 在这个项目中，我们使用HSV色彩空间来识别交通灯，可以改善及提高的地方： 可以采用Faster-RCNN或SSD来实现交通灯的识别 首先我们第一步是导入数据，并在RGB及HSV色彩空间可视化部分数据。这里的数据，我们采用的图片， 总共三类：红绿黄，1187张图片，其中，723张红色交通灯图片，429张绿色交通灯图片，35张黄色交通灯图片。 导入库 # import some libs import cv2 import os import glob import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg

3D交通事故 用ThreeJs模拟交通事故 问题 如果浏览器下载文件而不是打开文件，则需要清除Cookie数据

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data, ETA

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data 识别加密网络流量中包含的威胁会带来一系列独特的挑战。监视此流量中是否存在威胁和恶意软件很重要，但是必须以保持加密完整性的方式进行监视。由于模式匹配无法对加密数据进行操作，因此以前的方法已经利用了从流中收集的可观察到的元数据，例如流的数据包长度和到达时间。在这项工作中，我们通过考虑数据全能性来扩展当前的最新技术方法。为此，我们开发了受监督的机器学习模型，这些模型利用了一组独特且多样化的网络流数据功能。这些数据功能包括TLS握手元数据，链接到加密流的DNS上下文流以及5分钟内来自同一源IP地址的HTTP上下文流的HTTP标头。 我们首先展示数百万个唯一流上恶意流量和良性流量对TLS，DNS和HTTP的使用之间的区别。本研究用于设计具有最大区分能力的功能集。然后，我们表明，将这种上下文信息合并到有监督的学习系统中，可以对分类为加密的恶意流的问题以0.00％的错误发现率显着提高性能。我们还将在一个独立的真实数据集中验证我们的误报率。