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FlowMeter

实验性网络流量分类与分析工具

FlowMeter网络包分析流量分类机器学习安全分析Github开源项目

FlowMeter是一款实验性网络流量分析工具，通过检查数据包头部来分类和分析网络流量。它可将数据包和流量标记为良性或恶意，具有高准确率和低误报率。该工具还能将数据包归类为流，并提供详细的流量统计信息。FlowMeter主要面向需要在网络数据包上开发和应用机器学习模型的用户，同时作为Deepfence ThreatMapper的预过滤组件。

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介绍相关项目
Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术，通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集，支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色，为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架
Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型
Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现，包含连续和离散数据的贝叶斯流定义，以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色，为生成模型研究开辟新方向。
GoodbyeDPI - 高效突破深度包检测的网络自由工具
DPI绕过GithubGoodbyeDPIWindows工具开源项目网络安全网络审查
GoodbyeDPI是一款突破深度包检测(DPI)系统的开源工具，适用于Windows 7及更高版本。它通过TCP分片、HTTP头修改和发送伪造数据包等技术，有效应对被动和主动DPI。该工具提供多种运行模式，可灵活适应不同网络环境。GoodbyeDPI操作简单，支持作为Windows服务安装，能够持续确保网络访问自由。
FlowCraft - 智能图表设计工具：快速创建流程图和系统图
AI工具AI绘图FlowCraft图表生成数据可视化流程图
FlowCraft为用户提供智能图表制作功能，支持快速创建流程图、思维导图和系统架构图等多种类型图表。这款工具简化了设计过程，使用户无需专业技能即可生成高质量的可视化内容。适用于知识分享、流程映射和数据可视化等场景，FlowCraft为个人和团队用户提供了直观、高效的图表创作方案。
PyFlow - Python可视化编程框架 提升开发效率与直观性
GithubPyFlowPython框架可视化脚本图形化编程开源项目节点编程
PyFlow是一款开源的Python可视化编程框架，通过图形化界面实现复杂程序的创建。它具有模块化设计、子图功能、Python节点等特性，支持代码生成和命令行操作。PyFlow适用于快速原型开发、教育培训和工作流设计，能够提升Python编程效率。该框架易于集成，支持Python 2和3版本，为开发者提供了灵活的扩展性。
HawkFlow.ai - 综合监控平台 为技术领导者提供全局视野
AI工具HawkFlow.aiMLOps云成本技术问题监控平台
HawkFlow.ai为技术领导者提供一站式监控解决方案，整合数据、基础设施、应用、KPI和用户等关键指标。平台具备云成本和技术问题预警功能，简化监控流程，减少团队沟通成本。其易于集成的特性支持全方位监控，并通过问题分析功能指导改进方向。适用于不同规模企业，有效提升开发效率和系统稳定性。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
GithubMetaflowNetflix人工智能开源项目数据科学热门生产部署
Metaflow是一个用户友好的库，专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计，最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署，并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目，从传统统计到最先进的深度学习，Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
ThreatMapper - 云原生环境下的运行时威胁检测与风险评估平台
GithubThreatMapper云原生安全监控开源项目漏洞扫描风险评估
ThreatMapper是一款开源的云原生安全平台，专注于生产环境中的威胁检测和风险评估。该工具能够识别易受攻击的软件组件、暴露的敏感信息以及偏离安全最佳实践的行为。ThreatMapper采用代理检查和无代理监控相结合的方式，实现全面的威胁检测。其ThreatGraph可视化功能有助于识别应用安全中的高风险问题，为安全团队制定保护和修复策略提供依据。
gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率
GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度
GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题，简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计，可以轻松构建定制模型，并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率，预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务，并提供更多速度和准确性的选择。
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