深度数据包检测 (DPI) 是一种基于应用层的流量检测和控制技术,企业和互联网服务提供商 (ISP) 经常使用它来识别和阻止网络攻击、跟踪用户行为、阻止恶意软件和监控网络流量。 DPI 技术被技术专家和网络经理誉为解决互联网相关危险数量和复杂性的重要工具。DPI 系统使用OSI模型应用层来提取统计信息,能够查找、识别、分类...
MLAEP与大多数麻醉药剂量呈依赖性变化,适用于麻醉镇静深度的检测。采用外源输人自回归模型(ARX),将AEP进行量化,转换为一个与麻醉深度成正比,由0~100分度的ARX联指数(A-LineARX-Index,AAI),从AEP的提取到转化为指数,整个过程均被纳入A-Line软件包,分析时间仅需2~6 s,它更能实时...
采用非极大值抑制技术,对于相交的两个框或若干个框,找到最能代表最终检测结果的候选框(非极大值抑制方法可以参考:http://blog.csdn.net/pb09013037/article/details/45477591) R-CNN需要对SS提取得到的每个proposal进行一次前向CNN实现特征提取,因此计算量很大,无法实时。此外,...
[toc] 简介 DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2 L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对 应用层 数据的应用协议识别,数据包内容检测与深度解码。 既可以检测2~4层,又可以检测应用层。 背景 安全问题、流量识别、
硬化层深度检测的测试目的:测量钢件表面有效硬化层深度可以确定零件表面的硬化处理是否满足产品标准的要求,硬化处理工艺是否合适。 硬化层深度检测应用范围:渗碳、渗氮、脱碳、碳氮共渗等表面处理钢件,经感应淬火的钢件。 硬化层深度检测适用标准 1、中国国家标准: ...
1.什么是深度测试? 深度:其实就是该像素点在3D世界中距离摄像机的距离,z值 我们之前提到过油画算法,我们只要先简单的绘制背景,再在上面绘制较*的对象,这样做可能只用在画布上进行次数不多的绘制,但对于图形硬件来说,油画算法无法解决重叠的图层,而且在绘制有阻挡的图形的时候,会浪费很多的性能。
Faster R-CNN 是一种用于目标检测的深度学习模型,它是针对 Fast R-CNN 模型中的瓶颈问题进行改进得来的。Fast R-CNN 通过在卷积神经网络上应用 RoI 池化来解决物体检测问题,但其仍需要一个独立的区域提议算法来生成候选框。这就导致了整个过程的时间复杂度大大增加。
深度测试函数 OpenGL允许我们禁用深度缓冲的写入,只需要设置它的深度掩码(Depth Mask)设置为GL_FALSE就可以了: glDepthMask(GL_FALSE); 1. 注意这只在深度测试被启用的时候才有效果。 注:这通常在深度缓存中已经存储了部分的数据时开启,且存储的数据不想被正在后来的数据替代。
深度数据包检测是检查网络流量的高级方法。它分析数据包标头和有效负载,这与仅分析标头部分的传统数据包过滤技术不同。 为什么需要深度数据包检测 深度数据包检测有利于企业分析网络数据包,并通过收集响应时间等数据来识别瓶颈。 深度数据包检测如何工作 深度数据包检测是分析网络流量的过程,以提供流经端点的数据包的完整...