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人工智人-家居设计-基于Contex-M3处理器的车载智能终端的研制.pdf

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data 识别加密网络流量中包含的威胁会带来一系列独特的挑战。监视此流量中是否存在威胁和恶意软件很重要，但是必须以保持加密完整性的方式进行监视。由于模式匹配无法对加密数据进行操作，因此以前的方法已经利用了从流中收集的可观察到的元数据，例如流的数据包长度和到达时间。在这项工作中，我们通过考虑数据全能性来扩展当前的最新技术方法。为此，我们开发了受监督的机器学习模型，这些模型利用了一组独特且多样化的网络流数据功能。这些数据功能包括TLS握手元数据，链接到加密流的DNS上下文流以及5分钟内来自同一源IP地址的HTTP上下文流的HTTP标头。 我们首先展示数百万个唯一流上恶意流量和良性流量对TLS，DNS和HTTP的使用之间的区别。本研究用于设计具有最大区分能力的功能集。然后，我们表明，将这种上下文信息合并到有监督的学习系统中，可以对分类为加密的恶意流的问题以0.00％的错误发现率显着提高性能。我们还将在一个独立的真实数据集中验证我们的误报率。

不管你是做软件的还是做硬件的，只要相中了ARM的Cortex‐M3处理器，这本书就是为你而写。以前Cortex‐M3的资料只有两个大部头，分别是： z 《Cortex‐M3技术参考手册》（Cortex‐M3 Technical Reference Manual, 简 称Cortex‐M3 TRM） z 《ARMv7‐M应用程序级架构参考手册》（ARMv7‐M Application Level Architecture Reference Manual）">不管你是做软件的还是做硬件的，只要相中了ARM的Cortex‐M3处理器，这本书就是为你而写。以前Cortex‐M3的资料只有两个大部头，分别是： z 《Cortex‐M3技术参考手册》（Cortex‐M3 Technical Reference Manual, 简 称Cortex‐M3 TRM） z 《ARMv7 [更多]

ctk框架使用，初始化并启动插件框架，获取插件服务的contex，获取服务引用

硬件支持： 友善之臂tiny4412 contex A9 开发板(linux3.5内核) ds18b20模块，红外发射模块，touch_ft5x60 800*480LCD触摸屏，免驱摄像头，串口线，杜邦线，小米wifi，网线 移植的库和用到的工具： freetype矢量字库，tslib触摸屏驱动，linux3.5内核，busybox根文 件系统，mt7601库，uboot，nfs网络文件系统，curl命令行浏览器，op enssl，libmad，Mplayer，腾讯智能云，腾讯连连 软件支持： 基于vmware的red_hat6.3(linux3.5内核),notepad++,vscode,source_insight,secureCRT,winSCP

简单的IIC例程

基于友善之臂的ARM-cotexA9驱动编写，包含蜂鸣器驱动的驱动代码和测试程序

最近写了一个关于Smart 3D 建模的基本流程PPT ，此教程讲解了一个单机版 大概流程，比较适合课堂讲解，有兴趣的朋友可以下载，看看。

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