日志异常检测器 日志异常检测器是一个名为“ Project Scorpio”的开源项目代码。 LAD也简称为LAD。 它可以连接到流媒体源并生成对异常日志行的预测。 在内部，它使用无监督机器学习。 我们结合了许多机器学习模型来实现这一结果。 另外，它在回路反馈系统中还包括一个人。 项目背景 该项目的最初目标是开发一种自动方法，根据用户应用程序日志中包含的信息，在用户的应用程序出现问题时通知用户。 不幸的是，日志中充满了包含警告甚至是可以忽略的错误的消息，因此简单的“查找关键字”方法是不够的。 另外，日志的数量在不断增加，没有人愿意或无法监视所有日志。 简而言之，我们的最初目标是使用自然语言处理工具进行文本编码，并使用机器学习方法进行自动异常检测，以构建一种工具，该工具可以通过突出显示最日志来帮助开发人员针对失败的应用程序更快地执行根本原因分析如果应用程序开始产生高频率的异常日志，则很可能

为了达到快速识别和检测油类污染物的目的,以激光诱导荧光技术为基础搭建了荧光光谱检测系统,得到0 #柴油、95 #汽油和普通煤油3种不同油种的荧光光谱,然后从荧光光谱信息中提取特征参量,将标准差、中心距和荧光峰的峰度系数作为敏感特征参量进行聚类分析,最后采用拟合曲线法求得待测样品的质量浓度。实验结果表明,LIF技术结合特征参量提取法和拟合曲线法可用于不同油类污染物的定性和定量检测,为快速识别和检测油类污染物提供了一种新思路。

基于单片机的流量检测开题报告。实现流量检测功能。

利用网上找的数据集进行标注训练，适合自己的毕业课题，目标输出例子 京A 88888 可以增加数据集 识别新能源号牌 ，需要帮助可以联系本人

使用dlib库实现人脸的检测、识别，视频中的人脸检测、识别。所有的代码和所需模型以及数据均打包上传，共学习参考使用。

基于BM算法的入侵检测系统的研究，王建，，本文研究了网络入侵检测的核心技术——模式匹配。研究从模式匹配方法的原理出发，提出了其面临的问题。在此基础上，对当前入侵检

本应用为“车牌检测与识别”，检测模型基于卷积神经网络训练，训练平台为yolov5s，车牌检测训练样本数据集大概有5000张，车牌识别训练样本数据集大概有2000张。本应用包括以下三部分：训练数据集（已经标注，可采用yolov5进行训练）、车牌检测模型文件和车牌字符识别模型文件（包括pt格式和onnx格式）、基于java swing构建的demo程序（基于此，可以扩展成WEB应用、微服务等）。

利用拉曼光谱检测技术，对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象，划分校正集（72个）和预测集（21个）。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘（PLS）模型效果；然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入，结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型，并进行比较分析。结果表明，甲醇含量的多元散射校正偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优，其校正集相关系数RC为0.9761，交互验证相关系数RCV为0.9551，校正集均方误差（RMSEC）为1.5089，交互验证均方误差（RMSECV）为2.0630；黏度的MSC-PLS模型预测效果也是最优的，RC为0.9794，RCV为0.9580，RMSEC为0.0907 mPa·s，RMSECV为0.1292 mPa·s。

目前，传统的Web安全检测方法作用于程序输入输出端，不能防范经变形混淆后绕过检测进入程序内部执行的恶意代码，难以满足当前Web应用安全防护新需求。本方法基于对传统数据流监控方法风险的深入分析，结合RASP技术特性，提出了基于RASP的Web安全检测方法，在Web应用程序内部的权限判别函数参数、系统命令执行函数参数、数据库操作函数参数处埋下 RASP 探针，在代码解释器层面实时检测数据流的变化。本方法基于Java语言进行了实现，在实验室证明该方法在准确率和检测时间上优于传统的Web安全检测方法，并在最后分析提出了本方法的部署和应用场景。

电容式压力检测的传感系统的设计。。仿真图，绝对可以运行