昨天，以既定的版本计划，Gitlab发布了新的月度版本GitLab 12.3。同时Gitlab公司也是喜事不断，宣布完成了2.68亿美元的E轮融资，资金充裕之下，希望能带来更好的产品和...Web应用程序防火墙WAF可以用来监控和识别恶...

基于Springboot和WebScoket写的一个在线聊天小程序 （好几天没有写东西了，也没有去练手了，就看了看这个。。。） 项目说明 此项目为一个聊天的小demo，采用springboot+websocket+vue开发。 其中有一个接口为添加...

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360网络防火墙是一款保护用户上网安全的产品，在用户看网页、玩网络游戏、聊天时阻截各类网络风险。防火墙拥有云安全引擎，解决了传统防火墙频繁拦截，识别能力弱的问题，可以轻巧快速地保护上网安全。360网络防火墙...

(2)通以“瑞星”防火墙为例熟悉配置个人防火墙； 【实验仪器】 针对“瑞星”个人防火墙在Windows 2000\2003\XP操作系统下，安装“瑞星”防火墙的计算机； 【实验原理】 1.防火墙的实现...

最近和几个朋友聊天，无意间又谈到了防火墙的安全性，一个朋友说看了我以前写的一篇博文“你的防火墙安全吗？”，他觉得我的文章有些言过其实，换句话说就是危言耸听。于是我们之间发生了这样一段对话：我：“你怎么...

之前接触过一点网络空间安全相关的东西，做了一些笔记，简单分享一下。 RSA加密算法C#实现 RSA加密算法是一种非对称加密算法。在公开密钥加密和电子商业中RSA被广泛使用。RSA是1977年由罗纳德·李维斯特（Ron ...

　网络层防火墙可视为一种 IP 封包过滤器，运作在底层的TCP/IP协议堆栈上。我们可以以枚举的方式，只允许符合特定规则的封包通过，其余的一概禁止穿越防火墙（病毒除外，防火墙不能防止病毒侵入）。这些规则通常...

防火墙技术的功能主要在于及时发现并处理计算机网络运行时可能存在的安全风险、数据传输等问题，其中处理措施包括隔离与保护，同时可对计算机网络安全当中的各项操作实施记录与检测，以确保计算...

【简介】企业管理者经常头痛的是，员工上班浏览无关网站、下载、看视频，工作效率低，而且还占用宝贵的带宽，但是因为工作需要，又要使用QQ和微信，那有没有办法让员工只使用...

基于Springboot和WebScoket写的一个在线聊天小程序(好几天没有写东西了，也没有去练手了，就看了看这个。。。)项目说明此项目为一个聊天的小demo，采用springboot+websocket+vue开发。其中有一个接口为添加好友接口...

您所使用的接入服务是否因没有提供其他互联网用户可以访问的公网IP，或是受代理服务器和防火墙的限制而使您总是为无法随心所欲地使用MSN Messenger、BT文件共享、远程桌面和架设Web服务器等互联网应用而苦恼？...

不少网友碰到过或亲身经历过电脑QQ还在登录，并且还能正常聊天，但是却打不开网站网页的情况，而当电脑出现能上qq但是打不开网页是由什么原因引起，我们又该如何解决类似的电脑故障呢。 适用范围及演示工具 适用...

MikroTik RouterOS能对包状态过滤；P2P协议过滤；源和目标NAT；对源MAC、IP地址、端口、IP协议、协议（ICMP、TCP、MSS等）、接口、对内部的数据包和连接作标记、ToS 字节...MikroTik RouterOS具备强大的防火墙，根据...

关于服务器安全，新手最常遇到的一个问题就是：该选择哪种防火墙？面对种类如此繁多的服务器防火墙，在选择的时候，是考虑厂商的知名度还是防火墙本身的性能？是选择国内防火墙好还是国外防火墙？该使用收费的企业级...

防火墙发展到今天，虽然不断有新的技术产生，但从网络协议分层的角度，仍然可以归为以下三类：1， 包过滤防火墙；2， 基于状态检测技术(Stateful-inspection)的防火墙；3， 应用层防火墙。这三类防火墙都是向前包容...

在网络效率与系统安全上完全采用防火墙的设计思想，采用最底层的网络驱动隔绝，其作用层在网络硬件与Windows网络驱动之间，在黑客攻击数据接触Windows网络驱动之前将所有的攻击数据拦截，保护脆弱的Windows网络驱动...

关于服务器安全，新手最常遇到的一个问题就是：该选择哪种防火墙？面对种类如此繁多的服务器防火墙，在选择的时候，是考虑厂商的知名度还是防火墙本身的性能？是选择国内防火墙好还是国外防火墙？该使用收费的企业级...

　天网防火墙（个人版）可显示所有被拦截的访问记录，包括访问的时间、来源、类型、代码等都详细地记录下来，你可以清楚地看到是否有入侵者想连接到你的机器，从而制定更有效的防护规则。与以往的版本相比，天网...

2007年世界顶级防火墙排名 排名的官方网站: http://personal-firewall-software-review.toptenreviews.com/ 第一名 ZoneAlarm Pro （Zone Labs公司出品的网络防火墙） Zo

一、准备工作 1、iptables防火墙是工作在网络层，针对TCP/IP数据包实施过滤和限制，属于典型的包过滤防火墙。以基于网络层的数据包过滤机制为主，同时提供少量的传输层、数据链路层的过滤功能。难以判断数据包对应于...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

介绍R语言的绘图基础，如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍，文字字体、颜色、大小等参数详解，点样式、颜色、大小等参数详解，线条样式、颜色、粗细等参数详解；详细介绍R低级绘图函数：标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等；后介绍了R绘图函数：散点图、线图、箱线图、散点图矩阵、气泡图等。 通过此课程，了解R语言的绘图基础，熟练运用R低级绘图函数，熟练运用R高级绘图函数绘制图形

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主讲内容： 第一讲 LINQ技术概述 第二讲 from子句 第三讲 where子句 第四讲 select子句 第五讲 orderby子句 第六讲 建立LINQ数据源 第七讲 查询数据库中的数据 第八讲 向数据库中添加数据 第九讲 修改数据库中的数据 第十讲 删除数据库中的数据 学会LINQ技术