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iStat Menus for Mac(系统状态信息监测工具)

iStat Menus是一款Mac电脑上的系统监测工具，它可以在菜单栏中显示你Mac电脑的各种状态信息，如CPU、内存、硬盘、网络等使用情况。...iStat Menus还提供了许多定制选项，能够按照用户的需求来设置并显示所需要的信息。除了基础的系统监测外，iStat Menus还提供了一些有用的附加功能，如天气预报、时钟和日历等。...这些功能能够让你在处理任务的同时获得更多的实用信息和便利。如果你希望随时了解自己Mac电脑的运行情况，并且想要更好地管理该设备，那么iStat Menus是一个非常有用的工具。...iStat Menus for Mac(系统状态信息监测工具)图片iStat Menus的特点如下：显示系统状态信息：iStat Menus可以在菜单栏中显示CPU、内存、硬盘、网络等各种系统状态信息，...定制选项：除了基础的系统监测外，iStat Menus还提供了许多定制选项，能够按照用户的需求来设置并显示所需要的信息。

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舆情监测分析系统_舆情监测系统

文章目录 一、引言 1.1 目的 1.2 项目信息 1.3 缩写说明 1.4 术语定义 1.5 参考资料 二、舆情分析系统概述 2.1 舆情分析系统介绍 2.2 舆情分析系统价值主张与愿景...1.2 项目信息 项目名称：舆情分析系统 项目提出者：指导教师 开发者：东北大学软件学院大数据班T09实训项目组(lzf、lcx) 用户：舆情分析员、系统管理员 1.3 缩写说明 1.4 术语定义 1.5...3.4.2 事件传播趋势   用折线图展示事件关注度走势和事件信息量走势，关注度是事件所有文章阅读量(由于无法爬取到阅读量，采用点赞量代替)之和，信息量事件所有文章的数量。...4.4 响应性   在网络正常的情况下用户点击网页后页面的跳转时间<=3s；若页面的数据量较大而导致的页面加载时间长的话，页面必须提供网页加载提示。...4.6 安全性   系统需要保证数据的安全，防止数据的泄漏等。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

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    入侵检测系统：实时监测与防范网络攻击

    这三种安全措施构成完整的信息战防御系统。入侵检测（Intrusion Detection ，ID）通过监测计算机系统的某些信息，加以分析，检测入侵行为，并做出反应。...入侵检测系统所检测的系统信息包括系统记录，网络流量，应用程序日志等。...将网络IDS的探测器接在内部的广播式Hub或交换机的镜像端口，如图。探测器通过采集内部网络流量数据，然后基于网络流量分析监测内部网络活动，从而可以发现内网中的入侵行为。...入侵检测的应用蜂巢（容器安全）：蜂巢通过多锚点入侵监测分析，实时监测容器中的已知威胁、恶意⾏为、异常事件，监测到入侵事件后，对失陷容器快速安全响应，把损失降到最低。...模块化优势：实时发现失陷容器有效发现未知⿊客攻击对业务系统“零”影响结合资产信息，为响应提供最准确的⼀线信息结论入侵检测技术是一项相对传统的技术，它提高了各类设备以及网络环境的安全性。

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    iOS网络监测

    在网络应用中，需要对用户设备的网络状态进行实时监控，有两个目的： （1）让用户了解自己的网络状态，防止一些误会（比如怪应用无能） （2）根据用户的网络状态进行智能处理，节省用户流量，提高用户体验 WIFI...\3G网络：自动下载高清图片 低速网络：只下载缩略图 没有网络：只显示离线的缓存数据 苹果官方提供了一个叫Reachability的示例程序，便于开发者检测网络状态 二、监测网络状态 Reachability...    // 1.检测wifi状态     Reachability *wifi = [Reachability reachabilityForLocalWiFi];     // 2.检测手机是否能上网络...= NotReachable) { // 没有使用wifi, 使用手机自带网络进行上网             NSLog(@"使用手机自带网络进行上网");     } else { // 没有网络...            NSLog(@"没有网络");     } }

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    铁塔安全监测系统 无人值守倾角振动监测系统

    系统概述采用先进成熟的信号采集、控制网络通信等技术，结合光纤传感技术、电子测量技术、太阳能新能源技术、智能数据分析技术，对铁塔安全信息——如双轴倾斜角度、三轴振动加速度的实时监测并及时预警和报警。...系统优势1、自动数据采集和测量，铁塔状态实时掌控为实现无人值守，系统周期性采集被监测铁塔的运行状态，进行处理、存储和上报，一旦出现倾斜异常情况立即上报监测中心且可随时接收并响应监测中心的相应命令，通过监测模块对相应监测指标进行查询和信息传送...在维护终端界面固定区域明显标示出报警信息，以短信推送、邮箱报警、监测界面动态闪烁的方式提示值班人员。...6、实时监测方便和完备，铁塔资产安全保障铁塔安全监测系统具有体积小、精度高、安装方便、功能完备等优势，可对铁塔进行全天候实时的安全监测，可有效地保障铁塔安全，提高通信铁塔资产的信息化管理水平。...软件监测平台主界面软件监测平台设备信息界面NFC巡检平台报警数据模型该系统的监测平台软件能定时自动接收数据采集单元的数据；可基于传感器后台自动报警呈现，直观、便捷；把巡查设置管理与维护人员终端结合搭建NFC

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    开源项目dolphin-ASM网络资产风险监测系统

    项目简介 dolphin 是一个的资产风险分析系统,用户仅需将一个主域名添加到系统中,dolphin会自动抓取与该域名相关的信息进行分析; 例如同ICP域名,子域名,对应IP,端口,URL地址,站点截图...,端口协议,邮箱地址,泄露信息等....前端使用了bootstrap框架,控制台使用的ThinkPHP; 底层数据来自于蜻蜓平台的数据聚合系统,调用了各类框架和API....//github.com/StarCrossPortal/dolphin 使用方法 将公司的主域名填进去,dolphin能采集到同ICP域名,子域名,IP,端口,URL,站点截图,漏洞,产品指纹,泄露信息...c 'cd /root/code && composer install' 新建MySQL数据库,把xinxishouji.sql文件导入进去 复制.example.env为.env,并修改数据库地址信息

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    开源项目dolphin-ASM网络资产风险监测系统

    项目简介 dolphin 是一个的资产风险分析系统,用户仅需将一个主域名添加到系统中,dolphin会自动抓取与该域名相关的信息进行分析; 例如同ICP域名,子域名,对应IP,端口,URL地址,站点截图...,端口协议,邮箱地址,泄露信息等....前端使用了bootstrap框架,控制台使用的ThinkPHP; 底层数据来自于蜻蜓平台的数据聚合系统,调用了各类框架和API....//github.com/StarCrossPortal/dolphin 使用方法 将公司的主域名填进去,dolphin能采集到同ICP域名,子域名,IP,端口,URL,站点截图,漏洞,产品指纹,泄露信息...c 'cd /root/code && composer install' 新建MySQL数据库,把xinxishouji.sql文件导入进去 复制.example.env为.env,并修改数据库地址信息

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    VOCs在线监测系统 自动监测 远程监控

    (3)数据采集传输单元 数据采集传输采用计讯TS910环保数采仪通过数字通道、模拟通道、开关量通道将VOCs在线监控系统的测试数据及运行状态等信息进行存储，并通过系统自带的4G无线网络模块将数据信息通过...4G网络上传到VOCs在线数据监测平台上，监测平台已可以通过4G网络将控制命令传输到数据采集传输仪中，数据采集传输仪根据接收到的控制命令对VOCs在线监控系统的运行进行控制。...图片3.png 三、VOCs在线报警监测系统应用领域   VOCs有机污染物在线监控系统在化工厂，药厂、石化、印刷、喷涂等企业的高污染区域进行多点部署后，可以构成VOCs有机废气排放监控网络，通过监控平台对整个污染源区的...五、VOCs在线报警监测系统优势   VOCs环保设备在线监测系统除满足环境安全监控要求外，还具备预警预报功能，形成完整的监测、监控、预警、预报体系，以信息化推动环保业务管理的现代化，全面提升环境安全监测能力以及对突发事故的应急处理能力...工业废气无(有)组织排放监测预警系统利用先进的工业传感器网络技术、自动控制、无线通讯、地理信息系统( GIS)、数据库及网络工程、计算机应用等技术，对化工园区危废气体情况进行实时监控。

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    工地扬尘监测系统

    工地扬尘监测系统算法能够通过yolo网络框架模型，工地扬尘监测系统算法自动对区域的扬尘、粉尘颗粒进行实时监测识别，并及时进行预警，有效防止扬尘污染。...工地扬尘监测系统算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。...Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将工地扬尘监测系统算法原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框...但是结合卷积运算的特点，工地扬尘监测系统算法可以使用CNN实现更高效的滑动窗口方法。这里要介绍的是一种全卷积的方法，简单来说就是网络中用卷积层代替了全连接层。...工地扬尘监测系统算法红YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测工地扬尘监测系统算法

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    水雨情监测系统

    1.png 水雨情监测系统组成 计讯物联水雨情监测系统，全数字自动化管理平台，将前端采集到的数据及控制信号,利用无线通信遥测终端,通过4G网络传回到控制中心及各水利水务部门监控中心，实现分布监控，集中控制和管理的功能...通信 水利遥测终端TY511通过无线网络，实现前端到数据中心系统的对接。 后端 计讯物联水雨情监测平台，通过对现场终端设备进行水雨情数据收集、整理、分析、设备控制等，从而进行相应的水雨情预警工作。...水雨情监测系统功能 1、雨量、水位、数据采集，系统平台实时雨情信息，历史雨情信息，报表、柱状图直观显示，数据可查。...4、渗压信息采集，基于电子地图渗压监测点信息的查询显示。 5、极限值设置，支持异常数据告警提示，避免灾害。 6、设备远程控制，阀门等开关控制，紧急情况及时响应。.../市水文监测单位监督管理，平台实时显示、存储各监测点数据，并及时分析、发布预警信息，实时监控现场水位、降雨量、流速、流量视频等数据，为防灾工作做出精准预判。

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    跑冒滴漏监测系统

    跑冒滴漏监测系统应用OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术对危化品生产区域实时检测，当跑冒滴漏监测系统检测到液体泄露时，立即抓拍存档告警并回传给后台监控平台方便人员及时处理，提高图像数据的实时监控效率...图片YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box...所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。

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    水尺监测识别系统

    水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。图片YOLO网络仅使用卷积层， 属于全卷积网络。...这在减少了参数变量的同时， 加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。...而其他主流网络，大多数需要对已经过神经网络处理输出的图像进行再处理。图片

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    街道积水识别监测系统

    街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测，一旦发现到路面积水时，立即抓拍存档告警，同步信息到后台中心，提醒相关人员及时处理，避免产生更大的损失和危害...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。

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    智慧课堂实时监测系统

    机器学习AI算法工程   公众号：datayx 项目简介 本项目基于PaddlePaddle和EasyDL平台，以教务处和学工为一级用户，高校教师为二级用户，针对提升整体课堂教学质量为目的开发的一款实时课堂监测系统...本项目主要监测课堂的出勤人数、学生的上课状态、教师的语速、情感，以及语言的用词方面。项目中语音的模型均采用EasyDL平台进行训练，调用在线API进行预测分析。...top1 acc=0.7 调用方式 情感分类 使用Paddle模型库中Senta情感分类模型进行文字的情感倾向分析 数据集 从互联网中查找在课堂场景中的语言文本，分为积极、消极两类 功能介绍 实时监测线程...本项目中的所有监测功能均采用线程的方式进行识别 对于GPU的调用、UI的刷新都用线程锁进行控制 总监控界面 总监控页显示了对于所有教室的统筹监控，显示该课堂的基本信息以及教室内的学生人数 用户可以在教学楼栏里按照校区...《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码 将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源！

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