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本次分享介绍爱奇艺自研的网络流量分析软件 QNSM。
本文介绍爱奇艺开发的一种低损耗的自动化网络抓包方案。
胶囊网络(capsule network,CapsNet)可以自动把对抗样本揪出来啦!这项研究来自 capsule 模型的原作者 Sabour、Frosst 以及 Hinton,相关论文将在 NIPS 2018 的机器学习安全研讨会中展示。
2017年10月17日至19日,有InfoQ举办的全球软件开发大会QCon将在上海举办。大会吸引了来自世界各地的技术专家及开发者。本文采访了QCon大会的参会讲师,来自腾讯的的iOS高级开发工程师冯牮,本次大会他的演讲题目为《基于卷积神经网络在手机端实现文档检测》。
苹果发明了一种神经网络系统,可以从由LIDAR传感器生成的点云中分离出对象。不久之前,苹果进军无人驾驶领域。现在,苹果创建了一种端到端的神经网络,用于分离点云中的对象。这种方法不依赖于任何人工编制的特性或者神经网络之外的其他机器学习算法。
在本文中,作者讨论了图同构问题,图同构测试的 Weisfeiler-Lehman 启发式,以及如何用它来分析图神经网络的表达能力。
作者称其是一种有趣的解决方案!
你经常使用网络流数据来发现异常安全事件。
本文介绍全链路大规模的网络连通性内部检测系统BigBrother。
近期,雅虎刚刚开源了他们自己构建的一套深度学习神经网络,它专门用于自动检测图片是否含有色情内容。
恶意爬虫在企业网络的安全漏洞中起到至关重要的作用,危害很大。本文教你在五步之内检测出企业网络中的恶意爬虫。
本文通过对待处理图像的特征图进行几何变换,将待处理图像中几何分布差异较大的文本框归一化到一定的几何分布范围内,提高了自然场景下文本测检的效果。
虚拟网络排查问题困难,传统的traceroute等工具很难起到太大作用,大部分情况下都需要到宿主机、混合云网关上抓包来troubleshooting,耗时又费力。
麻省理工学院(MIT)透露了他们在比特币闪电网络上运行智能合约的测试结果。研究人员Tadge Dryja和Alin S. Dragos最近在Coindesk分享了这些结果。在比特币网络上运行智能合约并不是新鲜事,不过,信任实体Oracle与智能合约相结合的方法在比特币区块链中显得独一无二。
BB被设计为支持多种网络场景,能应对物理云和跨域互通的网络复杂性。这章节我们以探测物理云和跨域为例,详细分析下BB探测报文的生命周期。
本次分享介绍Vert.x性能如此之高、在基准测试中名列前茅的秘密,内容涉及Java JIT编译器到网络优化等不同内容。
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。
来自RedHat的Clement Escoffier是Vert.x的核心开发人员,他阐释了刚刚发布的Vert.x 3.3.0反应式工具集的关键特性。
InternetSpeedTest for Mac 是一款专为 Mac 用户设计的网络速度测试工具。它可以帮助用户快速检测网络连接速度,评估网络性能,并比较不同网络环境下的速度差异。该软件界面简洁,操作简单,只需点击一下即可开始测试。测试结果以清晰直观的图表和数字形式呈