入侵防御系统（IPS），属于网络交换机的一个子项目，为有过滤攻击功能的特种交换机。
入侵防御系统（IPS，Intrusion Prevention System）是一种网络安全设备，旨在实时检测并防御网络攻击。它通过深入分析网络流量，识别出潜在的威胁，并采取相应的措施进行阻断，为企业提供更加安全、可靠的网络环境。
IPS（入侵防御系统）是一种电脑网络安全设施，主要对防病毒软件和防火墙进行补充。其原理在于，IPS系统能够监视网络或网络设备的网络资料传输行为，通过深度检测（如协议分析跟踪、特征匹配、流量统计分析、事件关联分析等）流经的每个报文。
IPS的诞生：IPS侧重于风险控制，对那些被明确判断为攻击行为，会对网络、数据造成危害的恶意行为进行检测和防御，降低或减免使用者对异常状况的处理资源开销。主要功能 入侵防护：实时、主动拦截黑客攻击、蠕虫、网络病毒、后门木马、Dos等恶意流量，保护企业信息系统和网络架构免受侵害。
入侵防御系统（IPS）在应对SQL服务器相关攻击时，可通过检测和阻断利用bcp工具、扩展存储过程、链接服务器等技术的恶意操作实现防护，但需结合其他安全措施形成完整防御体系。针对bcp工具的攻击与防御攻击者可能利用bcp（Bulk Copy Program）从SQL服务进程外访问数据库。
IPS（Intrusion Prevention System，入侵防御系统）的核心作用是实时检测并阻断网络入侵行为，通过主动防护、深层分析、内外兼防等功能，为企业网络提供全方位的安全保障。 检测与防御入侵行为IPS基于行为检测、特征库匹配及威胁建模技术，可精准识别木马、蠕虫、僵尸网络、间谍软件等恶意攻击。
1、方法核心：动态模型选择（DMS）框架该方法针对智能电网中短期负荷预测（STLF）的场景，提出强化学习驱动的动态模型选择机制，解决传统方法在不同条件下模型适配性差的问题。其核心逻辑为：预测模型池构建：整合10个基于机器学习的先进时序预测模型（如LSTM、XGBoost等），形成多样化模型集合。
2、时序差分学习（TD学习）是强化学习中一种从不完整状态序列中学习的方法。TD学习通过合理的bootstrapping，先估计当前状态在完整序列可能获得的回报，利用累进更新平均值的方法得出该状态的价值。随后，通过不断采样持续更新此价值。
3、实际应用 本节课以简化版21点游戏为背景，展示了如何使用MC方法进行无模型情况下的价值评估。虽然代码实现可能较为复杂，但通过不断学习和实践，我们可以逐渐掌握这种方法并应用于实际问题中。总结 本节课主要介绍了无模型预测中的蒙特卡洛学习和时序差分学习方法。
1、人脸检测的核心概念定义与作用：人脸检测是确定图像中是否存在人脸的过程，是人脸识别的第一步，广泛应用于安全、生物识别、娱乐等领域。技术挑战：人脸检测需应对姿势、表情、光照、遮挡等可变性，确保算法鲁棒性。
2、AI基础常识，揭开神秘面纱 AI，中文全称为人工智能（Artificial Intelligence）。其核心在于AI算法，这些算法使得机器能够模仿人类的智能，进行思考和决策。例如，抖音的内容推荐、手机的人脸解锁、汽车的自动驾驶等，背后都有AI的支撑。AI的能力是通过大量学习获得的。
3、冒烟测试的分类冒烟测试在软件研发的不同阶段有所不同，大体可以分为三类：形成集成测试版本以前：验证各个单元能够成功执行，保证测试版本能够顺利集成。形成集成测试版本：确保新的或更改过的代码不破坏集成版本的完整性和稳定性。
4、《Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》简介：本书介绍Python在黑客和渗透测试领域的应用，从基本的网络扫描到数据包捕获，从Web爬虫到编写Burp插件，从编写木马到权限提升等。书中的实例具有启发意义，如HTTP通信数据中的人脸图像检测、基于GitHub进行C＆C通信的模块化木马等。
神经网络进行SOC计算的原理 神经网络进行SOC（State of Charge，荷电状态）计算的原理，主要是基于其强大的非线性映射能力和自学习能力。通过对大量电池样本数据的训练，神经网络能够学习到电池放电过程中的电压、电流等参数与SOC之间的复杂关系，从而实现对SOC的准确估算。
SOC算法通常基于电池的电压、电流、温度等参数进行估算。这些参数通过传感器实时采集，并输入到算法中进行处理。算法会根据电池的特性和历史数据，对当前的SOC进行估算，并输出估算结果。BP神经网络在SOC估算中的应用 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其特点在于信号的前向传播和误差的反向传播。
SoC（System on Chip，片上系统）是一种将完整系统功能集成在单一芯片上的技术，其核心原理是通过软硬件协同设计，将微处理器、存储器、接口模块等集成，实现高效、低功耗的电子系统功能。其技术应用广泛，涵盖智能手机、物联网、人工智能等领域，是集成电路设计的主流方向。
1、DeepSORT是一种经典的多目标跟踪算法，它在SORT算法的基础上增加了级联匹配和深度关联的方法，利用目标的外观特征进行重识别（re-id），从而提高了跟踪的稳定性和准确性。
2、SORT和DeepSORT是多目标跟踪中两个知名度比较高的算法，它们都以高效和准确而著称。SORT算法主要依赖于运动信息进行跟踪，而DeepSORT则通过引入Deep Association Metric和外观信息，提高了对长时间遮挡目标的跟踪能力。这两个算法都为MOT领域的发展做出了重要贡献，并且为后续的算法研究提供了重要的参考和借鉴。
3、DeepSort算法是在SORT算法的基础上进行了改进，主要解决了在长时间内跟踪遮挡物体时ID变化数量过多的问题。它通过引入CNN提取物体外观特征，并结合卡尔曼滤波进行运动估计，实现了更加稳定的目标跟踪。核心组件 外观特征提取器 基于CNN模型在大型RE-ID行人数据集上训练。
4、SORT中的基础作用：周威的《【MOT】详解SORT与卡尔曼滤波算法》指出，SORT算法仅使用卡尔曼滤波和匈牙利算法进行运动关联，而DeepSORT在此基础上引入外观特征，提升长期跟踪稳定性。
5、DeepSORT的算法流程大致如下：外观特征提取 为了提取行人目标的外观特征，作者设计了一个CNN模型并在一个大规模的行人重识别数据集上进行离线训练，训练好的模型被用于在线跟踪时提取目标的外观特征。
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