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在线测试网络

收录了 在线测试网络 频道下的 50 篇内容

爱奇艺网络流量安全检测能力建设实践
爱奇艺网络流量安全检测能力建设实践

本次分享介绍爱奇艺自研的网络流量分析软件 QNSM。

爱奇艺网络控制和抓包测试技术实践
爱奇艺网络控制和抓包测试技术实践

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。

Hinton领衔谷歌大脑新研究,通过胶囊网络重构自动检测对抗样本
Hinton 领衔谷歌大脑新研究,通过胶囊网络重构自动检测对抗样本

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。

腾讯冯牮:基于卷积神经网络在手机端实现文档检测

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》。

苹果如何使用神经网络在点云中做对象检测

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。

图神经网络的表达能力与Weisfeiler-Lehman测试
图神经网络的表达能力与 Weisfeiler-Lehman 测试

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。

雅虎开源色情图片检测神经网络

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。

网络安全之数据分析 101:数据外泄的检测
网络安全之数据分析 101:数据外泄的检测

你经常使用网络流数据来发现异常安全事件。

教你用5步检测出企业网络中的恶意爬虫
教你用 5 步检测出企业网络中的恶意爬虫

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。

商汤ICCV论文解读:自然场景下文字检测的几何归一化网络(GNNets)
商汤 ICCV 论文解读:自然场景下文字检测的几何归一化网络(GNNets)

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。

UCloud全链路大规模网络连通性检测系统详解
UCloud 全链路大规模网络连通性检测系统详解

本文介绍全链路大规模的网络连通性内部检测系统BigBrother。

利用自编码神经网络,检测未标记数据集中的异常值
利用自编码神经网络,检测未标记数据集中的异常值

作者称其是一种有趣的解决方案!

BigBrother:UCloud全链路大规模网络连通性检测系统详解(上)
BigBrother:UCloud 全链路大规模网络连通性检测系统详解(上)

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。

从HTTP性能基准测试谈Vert.x高性能的秘密:从JIT编译到网络优化(英文演讲)
从 HTTP 性能基准测试谈 Vert.x 高性能的秘密:从 JIT 编译到网络优化(英文演讲)

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。

BigBrother:UCloud全链路大规模网络连通性检测系统详解(下)
BigBrother:UCloud 全链路大规模网络连通性检测系统详解(下)

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。

麻省理工研究人员在比特币闪电网络上测试 Oracle 和智能合约

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。

基于深度学习的目标检测算法综述(三)
基于深度学习的目标检测算法综述(三)

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。

目标检测网络 R-CNN 系列

图像实例分割完成的是像素级的实例目标分割任务,是人工智能与计算机视觉领域的重要发展方向,其被广泛应用到各个领域,如工业生产、监控安防和医疗卫生等。

深度学习
目标检测
7月月更
Vert.x 3.3.0 增强了网络、微服务、测试等特性

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。

网络性能测试工具
网络性能测试工具

5月月更
网络性能测试工具
在线测试网络专题_资料-InfoQ中文网