计算机网络课程的结课设计是使用思科模拟器搭建一个中小型校园网，当时花了几天时间查阅相关博客总算是做出来了，现在免费上传CSDN，希望小伙伴们能给博客一套三连支持

本项目为网络数据包分析工具的设计与开发，基于C语言实现数据包的捕获、解析、存储、分析及显示功能。该工具适用于网络工程、信息安全等专业的学生及网络管理员，可用于分析网络流量、检测潜在攻击及优化网络性能。项目采用开源免费的Ubuntu、libpcap、MySQL、Apache和PHP平台，具备高效的数据处理能力和灵活的扩展性，为网络安全领域的研究与实践提供有力支持。 在信息技术快速发展的今天，网络安全已成为全球关注的焦点。网络数据包分析工具是网络安全领域的重要组成部分，它能够帮助专业人员捕获、解析和分析网络中的数据包，以确保网络传输的安全性和稳定性。本项目基于C语言开发的网络数据包分析工具，不仅为网络安全分析提供了强大的技术手段，而且其开源免费的特性使其应用范围更广，对于网络工程和信息安全专业的学生以及网络管理员来说，是一个极有价值的学习和工作工具。 C语言以其高效灵活的编程能力，在系统软件开发中一直占据着重要地位。本项目中，使用C语言作为开发语言，能够深入系统底层，实现对网络数据包的精确捕获和高效解析。网络数据包的捕获是通过libpcap库实现的，这是一个在类Unix系统中广泛使用的数据包捕获库，它提供了强大的网络流量捕获能力，能够准确地捕获经过网络接口的每一个数据包。 解析后的数据包需要被存储和进一步分析，这通常需要数据库的支持。在本项目中，选择了MySQL作为数据库平台，它的开源特性使得项目能够免费使用，并且具备良好的数据存储和查询性能，可以高效地处理大量的网络数据包信息。对于网络数据包分析工具而言，如何将分析结果清晰地展示给用户是非常关键的。因此，本项目利用Apache作为Web服务器，PHP作为服务器端脚本语言，构建了一个Web应用界面，用户可以通过浏览器访问，直观地查看网络流量、分析结果以及潜在的网络攻击等信息。 该项目的开发不仅仅是一个软件工具的实现，它还涉及到网络工程、信息安全、数据结构、数据库设计等多方面的知识。对于学习网络相关专业的学生来说，它是一个非常好的毕业设计项目，能够帮助学生将理论知识与实践相结合，提高解决实际问题的能力。同时，对于网络管理员，该工具也是一个强大的辅助工具，可以用于实时监控网络流量，及时发现并处理网络安全问题，优化网络性能。 项目的开源免费特性使得网络数据包分析工具的门槛大大降低，任何对网络安全感兴趣的人都可以下载使用，甚至参与到工具的后续开发和优化中。这种开放性有助于形成一个积极的社区，促进网络技术的交流与进步。 本项目为网络数据包分析工具的设计与开发提供了一个开源免费的完整解决方案，不仅包括源代码和使用文档，还提供了开题报告和答辩PPT参考，为网络安全领域的人士提供了一个学习和实践的良好平台。通过对该工具的使用和学习，人们可以更好地理解网络数据的传输机制，提高网络安全防护能力，对维护网络环境的安全稳定具有重要的意义。

毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计_PHP网络数据包分析工具的设计与开发(源代码+论文)毕业设计

《验证码识别系统Python》，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称

网络安全_卷积神经网络_乘法注意力机制_深度学习_入侵检测算法_特征提取_模型优化_基于KDD99和UNSW-NB15数据集_网络流量分析_异常行为识别_多分类任务_机器学习_数据.zip

在IT领域，网络拓扑图是理解计算机网络结构的关键工具，而编程基础则是任何IT专业人员的必备技能。本资源包“网络拓扑图学习，编程基础入门”着重于这两方面的学习，尤其针对金融量化分析的实践应用。下面将详细探讨相关知识点。 我们来看网络拓扑图。网络拓扑图是描绘网络设备、服务器、交换机、路由器等硬件设备之间连接关系的图形表示。它可以帮助我们清晰地了解数据在网络中的传输路径，以及各个设备的角色和功能。网络拓扑图通常有环形、星形、总线型、网状等多种类型，每种都有其特定的优缺点和适用场景。学习网络拓扑图，你需要掌握以下知识点： 1. **基本概念**：了解网络设备、协议、IP地址和MAC地址等基本概念。 2. **拓扑类型**：熟悉不同类型的网络拓扑结构及其特点，如星形拓扑（中心节点管理所有连接）、总线拓扑（所有设备共享一条主干线）和环形拓扑（数据沿环形线路单向传递）。 3. **设计原则**：学习如何根据实际需求选择合适的拓扑结构，考虑因素包括成本、可靠性、扩展性等。 4. **绘制工具**：掌握使用如Visio、 draw.io 或专门的网络拓扑软件来绘制和管理网络图。 编程基础是IT学习的基石，尤其是对于金融量化分析。R语言是数据分析和可视化的重要工具，其标签“R语言 绘图 graphic 开发 关联型分析”表明本资源包涵盖了R语言在绘图、开发和关联型分析上的应用。 1. **R语言基础**：理解R语言的基本语法，如变量赋值、控制结构、函数等。 2. **绘图技术**：“actor_plot2.pdf”可能包含关于如何使用R语言的ggplot2库进行高级数据可视化的内容。ggplot2是一个强大的工具，能够创建美观且专业的图表，如散点图、折线图、箱型图等。 3. **开发技巧**：“完整代码.txt”可能提供了完整的R脚本示例，涵盖了数据处理、模型构建、结果输出等开发过程，帮助初学者了解R语言的项目开发流程。 4. **关联型分析**：在金融量化领域，关联型分析用于识别资产间的相关性，如使用相关系数矩阵或协方差分析。这有助于理解市场动态和构建投资组合。 通过这些学习资源，你可以逐步掌握网络拓扑图的理解和绘制，以及使用R语言进行金融量化分析的基本技能。实践操作是提升技能的关键，结合文档和代码示例进行动手练习，将理论知识转化为实际应用，你的IT技能将得到显著提升。

电气技术有限公司标准通信网络机柜生产项目施工组织设计.docx

这段代码实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的糖尿病预测模型，使用PyTorch框架进行训练和评估。代码首先导入必要的库，包括matplotlib用于可视化、numpy和pandas用于数据处理、torch用于深度学习框架搭建，以及sklearn的KFold用于交叉验证。数据从'diabetes.csv'文件中读取，特征和标签分别存储在X和y中，并转换为PyTorch张量。模型的核心是DiabetesCNN类，这是一个1D卷积神经网络，包含两个卷积层（分别使用16和32个滤波器，核大小为3）、最大池化层（核大小为2）、两个全连接层（64和2个神经元）以及ReLU激活函数和Dropout层（0.2的丢弃率）用于防止过拟合。模型的前向传播过程依次通过卷积、池化、展平和全连接层，最终输出二分类结果。 训练过程采用5折交叉验证来评估模型性能，每折训练50个epoch，批量大小为32。训练过程中记录了每个epoch的训练和验证损失及准确率，并保存最佳验证准确率。优化器使用Adam，学习率设为0.001，损失函数为交叉熵损失。训练结束后，代码绘制了训练和验证的损失及准确率曲线，展示模型在不同折上的表现，并计算平均准确率和标准差。结果显示模型在交叉验证中的平均性能，为评估提供了可靠依据。 最后，代码在所有数据上训练最终模型，保存模型参数到'diabetes_cnn_model_final.pth'文件。整个流程展示了从数据加载、模型构建、训练评估到最终模型保存的完整机器学习流程，突出了交叉验证在模型评估中的重要性，以及CNN在结构化数据分类任务中的应用潜力。通过可视化训练曲线，可以直观地观察模型的学习过程和泛化能力，为后续调优提供参考。该实现充分利用了PyTorch的灵活性和GPU加速（如果可用），确保了高效训练。

票星球的自动抢票脚本(加上IP代理后的代码版本)，改一下里面一些配置即可自动抢票，代理IP的代码部分需要自己改一下，会操作的可以自行微改就可以使用了，如果不知道改哪里可以看一下我发布的文章，跟着一步一步操作肯定可以成功运行的。还是不懂可以私聊我，有空会回复你的。然后可以的话给个赞，谢谢大佬。

因为自己用的是路由器，所以有时候换IP老是要进网页去断开然后又重连，很麻烦，又不想用别人写的软件，就写了这个换IP的，给有用的人吧，没什么技术含量，主要就是一个用户名和密码是通过BASE64编码的. 登陆后会显示当前IP，点拨号首先执行断开，然后延时，具体可自己设定，延时主要是防止IP重连后还是和之前的相同. 延时完毕接着进行连接，执行连接指令后跳转到查看页，用的是一个循环判断，刷新查看页的连接状态，如果未连接则IP是0.0.0.0反之连接成功，把IP记录在超级列表框内.