基于python实现LeNet架构的CNN算法，已跑通。

clojure_manifold Clojure 中的算法。 说明： 用法 在这两种情况下，M 都是一个矩阵，我们尝试将 M 拟合到 k 维，其中 k ( use 'clojure-manifold.data :reload ) nil user> ( def M ( load-data " foo.csv " )) MDS算法： user> ( use 'clojure-manifold.mds :reload ) nil user> ( mds M 2 ) ; M is a matrix, 2 is the desired number of dimensions 等值映射算法： user>

波塞冬 软件定义的网络态势感知 波塞冬始于两个IQT Labs： 和。 该项目的目标是探索一种方法，以更好地识别给定（计算机）网络上的节点并了解它们在做什么。 该项目利用软件定义网络和机器学习来自动捕获网络流量，从流量中提取相关特征，通过经过训练的模型进行分类，传达结果，并提供采取进一步行动的机制。 尽管该项目最有效地利用了现代SDN，但它的部分内容仍可以与数据包捕获（pcap）文件一起使用。 目录 背景 波塞冬（Poseidon）项目最初是作为一项实验来测试，以测试利用SDN和机器学习技术检测异常网络行为的优点。 （请阅读下面链接的我们的，以了解其多年背景）。尽管这个长期目标仍然存在，但不幸的现实是，用于ML训练的丰富，标签化，公共和MODERN网络数据集的状态非常差。 我们的实验室正在努力提高网络训练集的可用性，但是在短期内，该项目仍将重点放在1）提高识别节点IS的准确性（基于捕获的IP标头数据）和2）将Poseidon开发为“利用”以容纳其他使用案例的机器学习技术。 （阅读：不只是我们的！） 先决条件 -Poseidon和相关组件在Docker之上运行，因此了解基础知识对于

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