Suricata有多种运行模式，这些模式与抓包驱动和IDS/IPS选择相关联。抓包驱动如：pcap, pcap file，nfqueue，ipfw，dpdk或者一个特有的抓包驱动等。...Suricata在启动时只能选择某个运行模式。如-i选项表示pcap， -r表示pcapfile，-q表示nfqueue等。每一种运行模式都会初始化一些threads，queues等。.../suricata --list-runmodes查看运行模式，运行模式又细分为"autofp", “single”,“wokers”通常情况下workers性能最好，因为网卡驱动确保数据包平均分担到Suricata...应用层由专门的应用层解码模块处理3.FlowWorker模块：对packets进行分配flow，Tcp会话管理，TCP重组，应用层数据解析处理，Detect规则检测4.Verdict模块：根据Detect...模块检测的结果，对drop标记的包需要做丢弃处理5.RespondReject模块：根据detect检测后的结果，对于reject的包需要向双端发送reset包6.logs模块：将处理结果记录在日志中。
EfficientDet是谷歌大脑于去年11月份公布的目标检测算法族，涵盖轻量级到高精度的多个模型，COCO数据集上达到 50.9 mAP，一经推出便获得了大量关注！...作者们结合BiFPN和特征融合策略设计了与YOLOv3精度相仿的EfficientDet-D0，使用模型缩放技术得到一系列检测模型：EfficientDet-D1 到 D6，在精度和模型复杂度上权衡。...相比于之前的最好算法（AmoebaNet + NAS-FPN + AutoAugment ）达到了更高的精度，却仅有1/4参数量，1/13的FLOPs，在GPU/CPU上运行结果快3～5倍！...AI项目体验地址 https://loveai.tech 快速运行 1.安装 tensorflow 1.XX版 ?...修改相关路径 ，运行代码 ? 注意输入图片大小否则会报错： ? 效果展示 ? image.png ? image.png
Android检测Activity或者Service是否运行 需求：假设我们的APP有3个页面AActivity,BActivity,CActivity,我们的APP需要一直运行在前台（特殊设备），要求实现一个监控服务...，来监视APP是否运行，如果有3个页面都不运行了就说明这个APP已经挂掉了，否则说明APP在运行状态，不做处理，挂掉之后，我们需要重新启动App来让它继续处理运行状态，对外暴露一个来停止监控服务的广播，...思路：实现一个双进程的监控服务，服务中写一个定时器 Timer 来重复进行检测是否正在运行，如果否就直接重新启动APP。...APP页面是否一直运行,不运行就直接启动 */ public class MonitoringService extends Service { private final static...CheckUtil public class CheckUtil { //检测service是否在运行 public static boolean isServiceWorked(Context
# 问题描述 win10 电脑安装了 cnpm ，cnpm -v 检查版本号没有问题，但是 cnpm 下包报错 # 解决方案： 1、在系统中 搜索框 输入 Windos PowerShell 或者...右击任务栏的电脑图标，选择 Windos PowerShell（管理员）； 2、点击“管理员身份运行”； 3、输入“ set-ExecutionPolicy RemoteSigned”回车； 4、
运行告警系统 要执行告警系统，肯定要是每分钟，执行一次 crontab -e * * * * * cd /usr/local/sbin/mon/bin ; bahs main.sh 监控发送邮件的部分，
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
Cap.read() if (ret==False): break box = tracker.update(im) ops.show_image(im, box,cvt_code=None) 修改好后，运行
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
前言 WPF开发的基于.NET环境的应用运行时必须要有对应的环境，有时程序还需要VC环境，所以我们可以做一个检测环境的程序。...不要在自己的程序内检测，没有环境我们的程序压根运行不起来，所以我们写的环境监测的程序所依赖的.NET环境一定要尽可能低，保证在Windows上都能运行，我这里基本只考虑Win7以上所以用的.NET3.5...声明一个进程类对象 pr.StartInfo.FileName = mfilepathAll; pr.Start(); 还可以简单点：Process的静态方法Start(); //filiName 是你要运行的程序名...，是物理路径 Process.Start(String fileName); //filiName 是你要运行的程序名，是物理路径;arguments启动改程序时传递的命令行参数 Process.Start
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态，皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查，尽快发现皮带安全隐患，避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
在训练策略上，我们采用Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。...YOLOv6检测鱼苗 YOLOv6 的训练和YOLOv5 类似 yolov5鱼苗检测计数：从数据标注到训练 下载 yolov6代码 https://github.com/meituan/YOLOv6...数据增强代码和数据格式转化代码均和yolov5版的一样 yolov5鱼苗检测计数：从数据标注到训练 项目全部代码，数据集，标注工具，预训练模型获取方式： 关注微信公众号 datanlp 然后回复 鱼苗...《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF Deep Learning 中文版初版-周志华团队 【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
系统运行 经过长时间的编码实现，我们的主体模块已经大致完成，因为之前我们都是零散的对各个微服务自行测试，接下来，我们需要将所有的服务模块进行联调测试，Let's do it....INTO `relationship_creative_unit` VALUES (10,10,10); 导出测试索引文件 可参考 全量索引传送门 ，或者下载源码github传送门 / gitee传送门 ,运行...广告投放系统测试 我们来编写投放系统的单元测试，如下图： ?...广告检索系统测试 我们的检索服务对外只提供一个服务，因此我们只需要创建一个Test类就可以了，let's code. package com.sxzhongf.ad.search; import com.sxzhongf.ad.AdSearchApplication
背景： linux系统运行动态小火车 实现： 首先安装sl包 然后运行sl （大火车）或sl -l （小火车） 在火车跑完一次后，会自动退出 sl,是一个高度先进的动画程序 -l，一只小型的火车在奔跑...-F，小火车从右下角跑到左上角 [root@hf-01 ~]# yum install -y sl [root@hf-01 ~]# sl 会运行一个火车 [root@hf-01 ~]# sl -l...会运行一个小火车 ?
NginScript 暂时还没有直接调用操作系统命令的的能力，不过具有fs对象可以操作本地文件系统，需要触发本地命令的时候可以通过文件系统来传递消息，比如这样： function execCommand...这样通过文件系统来实现实现其实也并不漂亮，将就用着。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。
动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡：是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡，不需要动平衡机，仅需要动平衡检测系统，较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统（刚性转子、挠性转子和微速差双转子）需要有不同的动平衡检测方式： 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子，因其支承和转子的刚度相当大，转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号，对这些信号进行分析，获取振动信号的峰值和相对于基准的相位，从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...工作温度范围是-20 - 60°C，可以在大多数工厂和室外环境中24/7稳定运行。
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式：last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式：history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式：sosreport
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