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- :现有NIDS 的检测知识一般由手工编写,其难度和工作量都较大。将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,在Snort 的 基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。重点设计和实现了基于K-Means 算法的异常检测引擎和聚类分析模 块,以及基于Apriori 算法的关联分析器。实验结果表明,聚类分析模块能够自动建立网络正常行为模型,并用于异常检测, 其关联分析器能够自动挖掘出新的入侵检测规则。
DataEngine
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stm32
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- SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块,即:人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification。 主要功能: 人脸检测模块(SeetaFace Detection): 采用了一种结合传统人造特征与多层感知机(MLP)的级联结构,在FDDB上达到了84.4 的召回率(100个误检时),并可在单个i7
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- 2D引擎显示图片易语言例程 需要装载EdgameDll模块才能使用()
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awsence-user
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