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CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

TensorFlow示例模型 基于TensorFlow的几种机器学习模型的实现（前三个-Logistic Regresion，MLP和CNN受启发）。 文件夹包含以下内容的简单实现： （带EM） 文件夹包含通过期望最大化算法（具有对角协方差，完全协方差，基于梯度等）训练的高斯混合模型实现的详细版本。 文件夹包含将GMM实现分解为一组连贯的类的初始尝试。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play a crucial role in defending computer networks. However, there are concernsregardingthefeasibilityandsustainabilityofcurrentapproacheswhenfacedwiththedemandsofmodernnetworks.More specifically, these concerns relate to the increasing levels of required human interaction and the decreasing levels of detection accuracy. This paper presents a novel deep learning technique for intrusion detection, which addresses these concerns. We detail our proposed nonsymmetric deep autoencoder (NDAE) for unsupervised feature learning. Furthermore, we also propose our novel deep learning classification model constructed using stacked NDAEs.Ourproposedclassifierhasbeenimplementedingraphics processing unit (GPU)-enabled TensorFlow and evaluated using the benchmark KDD Cup ’99 and NSL-KDD datasets. Promising resultshavebeenobtainedfromourmodelthusfar,demonstrating improvements over existing approaches and the strong potential for use in modern NIDSs.

本文介绍了动态网络的分析、控制和优化的现代理论。发展了李雅普诺夫漂移和李雅普诺夫优化的数学技术，证明了在一般随机系统中，时间平均的约束优化是可行的。重点是通信和排队系统，包括具有时变信道、移动性和随机到达流量的无线网络。一个简单的漂移-加-惩罚框架用于优化时间平均，如吞吐量、吞吐量-效用、功率和失真。提供了显式的性能延迟权衡，以说明接近最优的代价。这一理论也适用于运筹学和经济学的问题，在运筹学和经济学中，能源效率和利润最大化的决策必须在不知道未来的情况下做出。主题在文本中包括以下:-队列稳定性理论反压力max-weight和虚拟队列方法-非非凸随机效用极大化方法普遍任意样本路径-近似调度理论和随机调度理论——优化更新系统和马尔科夫决策系统提供了详细的例子和无数的作业问题,加强的主要概念。目录:介绍/队列介绍/动态调度实例/优化时间平均/优化时间平均函数/近似调度/更新系统优化/结论

+---Network and Transport | ts_1026360401v010101p.pdf | ts_1026360402v010101p.pdf | ts_1026360501v010101p.pdf | ts_1026360601v010101p.pdf

EGIP: An efficient group identification protocol in roaming network

github搬运的核心代码，本人进行了简单测试与使用，亲测可以用，封装的挺好的。服务器和客户端的好多接口都有，还有代理的设置。

使用Network Emulator Toolkit可以模拟弱网络的情况，方便测试一些客户实际使用app、pc应用中可能遇到的问题，从而根据问题做相关处理，32和x64版本一起下载

网络弱网测试和安全测试需要的包及插件，可以模拟网络上行，下行，丢包率，模拟弱网的环境下测试软件的使用情况，可以对指定的服务器地址设置上行下行速率。