LR12A modem branch 上 UT(XCAP) 参数配置在 modem code : CustomUtConfig.cpp (apps\module\utinterface\custom\src) 中 AP EngineerMode 中提供菜单设置相关 UT 参数用作临时验证，不必修改代码 工程模式配置路径如下： CustomUtConfig.cpp中&#x…

xcap构造包发包工具使用指南 xcap构造包发包工具使用指南 本仓库提供了一个强大的工具——xcap构造包发包工具。该工具可以帮助用户轻松构造网络数据包，并控制发包的速率、选择发送接口、导入pcap包进行修改或调序，甚至可以构造一些异常包，满…

1.发布者接口 package com.yy.subpub; /** * Description: 发布者接口 * author: leijing * date: 2016年9月29日 下午5:07:20 */ public interface IPublisher { /** * Description: 向订阅器发布消息 * param subscribePublish 订阅器 * param message 消息 * param isInstan…

以太网发包工具xcap 【下载地址】以太网发包工具xcap 以太网发包工具(xcap)正式版是一款功能强大的网络工具，能够从系统中读取所有网络接口，并支持从指定接口发送构造的报文。该工具提供了两种简单的发送策略：发送选中的报文和循环发送复选框…

上一篇文章介绍了如何构造报文，现在简单讲一下发送报文的步骤 1、获取接口列表 点击主界面工具栏中的“刷新列表”按钮(或对应菜单“interface->Reference interfaces”) 所有接口会列在左侧窗口中； 2、打开接口 选择一个接口，点击工具栏中的“启动接口”按钮，接口启动 …

1、安装包： https://download.csdn.net/download/weixin_40748006/10819767 1、在接口右击，点击刷新接口 2、选择接口，右击点击启用 3、在报文组右击，点击创建报文 4、最好的方法是用wireshark抓包，保存成pcap格式&…

以太网发包工具xcap：网络测试与分析的利器 【下载地址】以太网发包工具xcap 以太网发包工具(xcap)正式版是一款功能强大的网络工具，能够从系统中读取所有网络接口，并支持从指定接口发送构造的报文。该工具提供了两种简单的发送策略&#xff1…

1.1、XCAP简介 xcap是一个免费的网络发包工具，可以构造和发送常用的网络报文，如arp，ip，icmp，udp等，支持构造报文和发送报文等。 1.2、XCAP用途 在测试过程中，XCAP主要用于选择对应网卡并构造…

xcap是一个免费的网络发包工具，可以使用xcap制造和发送报文，不如比较常用的arp、IP、icmp、udp、tcp等 一、xcap安装 安装xcap 打开压缩包，双击xcap.exe，如果显示报错：未安装winpcap话，点击winpcap_4_1_3.e…

主成分分析方法PCA 前言一、PCA是什么？二、代码实践使用MNIST数据集实现sklearn库里的主成分分析方法不同主成分个数对应的可解释方差分析(Explained Variance) 总结 前言 PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析方法&am…

无监督学习与预处理 无监督学习的预处理 本章研究两类无监督学习：数据集变换与聚类 数据集的无监督变换是创建数据新的表示的算法。 无监督变换的一个常见应用是降维，它接受包含许多特征的数据的高维表示，并找到表示该数据的一种新方法&a…

深度学习 Author：louwill Machine Learning Lab Dropout dropout作为目前神经网络训练的一项必备技术，自从被Hinton提出以来，几乎是进行深度学习训练时的标配。就像做菜时必须加料酒一样，无论何时，大家在使用全连接层的…

目录 特征缩放 导包 创建numpy数组 一、标准差标准化 函数语法格式 参数解析 StandardScaler的四个属性 详细实现代码 二、离差标准化 函数语法格式 参数解析 MinMaxScaler的五个属性 详细实现代码 三、正则归一化 函数语法格式 参数解析 详细实现代码 四、二…

©PaperWeekly 原创 作者 | 苏剑林 单位 | 追一科技 研究方向 | NLP、神经网络 在《你可能不需要 BERT-flow：一个线性变换媲美 BERT-flow》中，笔者提出了 BERT-whitening，验证了一个线性变换就能媲美当时的 SOTA 方法 BERT-flow。此外，BERT-whitening 还可以对句向量进…

《Batch Normlization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 论文详细解读 💡目录 《Batch Normlization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 论文详细解读 基础知识面临的挑战In…

文章目录 1 PCA与SVD1.1 sklearn.decomposition.PCA1.2 重要参数n_components1.2.1 案例：高维数据的可视化1.2.2 最大似然估计自选超参数1.2.3 按信息量占比选超参数 1.3 PCA中的SVD1.3.1 PCA中的SVD哪里来？1.3.2 重要参数svd_solver 与 random_state1.3…

1数据的特征抽取 特征抽取对文本等数据进行特征值化。 API： sklearn.feature_extraction字典特征抽取 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer DictVectorizer语法 DictVectorizer(sparseTrue，…）：sparseTeur意思是产生稀疏…

前言 很快就密集地学习机器学习15天了，这章是作业，使用 scikit-learn 的人脸数据集 (fetch_lfw_people) 来进行分类问题的解决和超参数调优，也是对自己学习的验证，学得很开心~ 数据集介绍与概览 人脸数据集 (fetch_lfw_people) 里面大概有 1万多张照片，以不同人来进行分…

一、主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，用于发现数据中的关键特征和模式，并将数据投影到一个新的坐标轴系上，以便减少数据的维度。 PCA的主要目标是找到…

数据探查： 我们将k均值、DBSCAN和凝聚聚类算法应用于Wild数据集中的Labeled Faces，并查看它们是否找到了有趣的结构。我们将使用数据的特征脸表示，它由包含100个成分的PCA(whitenTrue)生成： peoplefetch_lfw_people(data_home &…