RadwareDefensePro日常维护手册下载

PIPI_333 2018-06-22 10:31:58
1 日常维护内容: 3
1.1 设备连通性检查 3
1.2 设备可管理性检查 3
1.2.1 SNMP管理检查 3
1.2.2 Web管理检查(可选:设备启用了Web管理) 4
1.2.3 HTTPS管理检查(可选:设备启用了HTTPS管理) 4
1.2.4 Telent管理检查(可选:设备启用了Telnet管理) 4
1.2.5 SSH管理检查(可选:设备启用了SSH管理) 4
1.3 设备状态检查 4
1.3.1 设备信息收集 5
1.3.2 设备System log检查 5
1.3.3 设备系统时间检查 5
1.4 系统和安全报告检查 5
1.4.1 SNMP安全报告检查 5
1.4.2 Syslog安全报告检查(可选:启动Syslog系统和安全日志) 7
2 每周维护内容: 8
2.1 攻击特征库检查(可使用自动升级的用户) 8
2.2 攻击特征库升级 8
3 其他维护内容 10
3.1 设备故障 10
3.2 网络延迟增大或关键应用受到影响 10
3.3 配置保存 10
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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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