vxlan,gre 隧道数据包

2. 加深对计算机网络结构以及数据封装方式 2. 硬件环境：配置网卡的计算机，有网络连接 2.设置过滤器为icmp，捕获并分析icmp报文 3. 开始捕获报文，

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该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。 神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。 在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。 Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）

Burp Suite数据抓取工具使用教程，工作中很多手机上的问题因为环境差异导致无法在pc设备上完整的模拟真实物理手机，因此需要方法能抓取到手机设备上所有数据包发送详情。发现了这个好用的数据包抓取工具Burp Suite。希望对大家在工作中能有所帮助~

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中职网络安全2021年国赛Wireshark流量分析题目+capture.pcapng数据包文件

基于 GNN 的链接预测器（Python完整源码和数据包） 调查了多个基于图形神经网络的端到端链接预测架构；编码器为GCN、RGCN、GAT、GraphSAGE，解码器为Inner-Product、Dedicom、DistMult；使用PyTorchGeometric进行建模。 在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上进行了基准测试；GCN编码器和基于Dedicom的解码器在所有数据集上的表现都优于其他数据集（大于2%）。

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