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网络数据包捕获与应用的VC++6.0编程
网络数据包捕获与应用的VC++6.0编程 《网络数据包捕获与应用的VC++6.0编程》 美国GeneChiu基金资助 网络数据包捕获与应用的VC++6.0编程 研究生 方松茂 对以太帧头、IPv4报头、IPv6报头、TCP报头及UDP报头格式这几种常用数据报头 别利用WinPcap和原始套接字编写程序进行分析。并利用MFC类库,采用链表结构存放捕 获的网络数据的方案,实现了局域网内Internet数据采集的应用程序。 另外,还编写了一个利用WinPcap提供的发送数据报的函数实现SYN Flo
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-04-14
文件大小:994kb
提供者:
lixuejiangqq
IPv6高速网络环境下数据分组捕获技术的研究
IPv6高速网络环境下数据分组捕获技术的研究
所属分类:
网络监控
发布日期:2012-09-26
文件大小:847kb
提供者:
letly
IP分组流量分析程序
开发一个IP分组流量分析程序,实现以下功能:捕获并分析通过本地网卡的IP分组,输入捕获IP分组的时间限制,输出每个IP分组头部的主要字段(包括版本、总长度、协议、源地址与目的地址等),协议字段需要区分出具体类型(例如TCP、UDP、ICMP、IGMP、IPv6等)。
所属分类:
网络基础
发布日期:2013-11-27
文件大小:2mb
提供者:
u011344741
IP分组流量
开发一个IP分组流量分析程序,实现以下功能:捕获并分析通过本地网卡的IP分组,输入捕获IP分组的时间限制,输出每个IP分组头部的主要字段(包括版本、总长度、协议、源地址与目的地址等),协议字段需要区分出具体类型(例如TCP、UDP、ICMP、IGMP、IPv6等) C++ MFC框架
所属分类:
网络监控
发布日期:2013-12-04
文件大小:1mb
提供者:
ganyuqin0208
计算机网络第二次实验-IP和TCP数据分组的捕获和解析
北京邮电大学计算机学院计算机网络第二次实验-IP和TCP数据分组的捕获和解析
所属分类:
网络监控
发布日期:2014-01-10
文件大小:1mb
提供者:
qbxkl
windows分组捕获示意图
分组捕获技术,用于捕获网络中传递的各种数据包,是基于windows的技术
所属分类:
网络监控
发布日期:2014-12-16
文件大小:41kb
提供者:
sandra_lxy
基于Libpcap的数据包捕获机制的实现
网络数据包捕获分析是进行网络安全检测和流量计费的基础。论文研究了以太网数据包监听过滤机制和Libpcap分组捕获函数库,并在Linux平台上设计实现了一个小型的网络数据包的捕获分析器,该捕获分析器运行简单、高效、准确
所属分类:
网络基础
发布日期:2009-03-07
文件大小:171kb
提供者:
mensaonan8888
基于 IPv6 的 PF_RING ZC 数据包捕获技术在 IDS 中的应用.pdf
在IDS中,传统数据分组的捕获是从网卡复制到内核,再由内核复制到用户空间,这导致了CPU频繁地中断响应、冗余数据复制和上下文切换,没有充足时间来进行数据分组的进一步处理。为了提升捕获包效率,采用多线程思想,通过PF_RING ZC技术实现零拷贝,把PF_RING ZC捕获数据分组的方法做成动态链接库,并集成到Snort中
所属分类:
网络安全
发布日期:2020-03-11
文件大小:366kb
提供者:
yddstc
Python正则捕获操作示例
主要介绍了Python正则捕获操作,结合具体实例形式分析了Python基于正则表达式的分组、捕获、替换等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-21
文件大小:40kb
提供者:
weixin_38621082
JS正则表达式之非捕获分组用法实例分析
主要介绍了JS正则表达式之非捕获分组用法,结合实例形式详细分析了正则表达式中非捕获分组的概念、功能、使用方法与相关注意事项,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-20
文件大小:53kb
提供者:
weixin_38739900
浅谈JavaScript正则表达式-非捕获性分组
下面小编就为大家带来一篇Javascr ipt正则表达式-非捕获性分组。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-20
文件大小:31kb
提供者:
weixin_38571544
PHP实现正则表达式分组捕获操作示例
主要介绍了PHP实现正则表达式分组捕获操作,结合实例形式分析了php正则表达式获取分组捕获操作的相关实现方法与使用注意事项,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-18
文件大小:57kb
提供者:
weixin_38565221
正则表达式之捕获组/非捕获组介绍
使用小括号指定一个子表达式后,匹配这个子表达式的文本(也就是此分组捕获的内容)可以在表达式或其它程序中作进一步的处理。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-28
文件大小:62kb
提供者:
weixin_38602982
JS正则表达式之非捕获分组用法实例分析
本文实例讲述了JS正则表达式非捕获分组用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 最近在看JsonSQL的时候,通过源码中的一段正则表达式,了解到了什么是非捕获分组以及它的使用场景。在js中,正常的捕获分组格式是(XX),非捕获分组格式为(?:XX)。我们先从正则表达式数量词说起,如果我们要求字符b至少出现一次,可以使用正则/b+/;如果要求ab至少出现一次,那么必需使用/(ab)+/,不能用/ab+/。也就是说,如果想对多个字符使用数量词,必需要用圆括号。 var str = "a1***ab1
所属分类:
其它
发布日期:2020-11-29
文件大小:50kb
提供者:
weixin_38645208
详解javascript 正则表达式之分组与前瞻匹配
本文主要讲解javascr ipt 的正则表达式中的分组匹配与前瞻匹配的,需要对正则的有基本认识,本人一直对两种匹配模棱不清。所以在这里总结一下,如有不对,还望大神指点。 1.分组匹配: 1.1捕获性分组匹配 () 2.2非捕获性分组匹配 (?:) 2前瞻匹配: 2.1正向前瞻匹配: (?=表达式) 后面一定要匹配有什么 2.2反向前瞻匹配: (?!表达式) 后面一定不能要有什么 1.1、捕获性分组匹配 () var str1 = "holle word 123456 can
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-11
文件大小:50kb
提供者:
weixin_38682076
正则表达式、分组、子匹配(子模式)、非捕获子匹配(子模式)
前面我们知道正则表达式有很多元字符表示匹配次数(量词),都是可以重复匹配前面出现的单个字符次数。有时候,我们可能需要匹配一组多个字符一起出现的次数。这个时候,我们需要分组了。就是用小括号来括起这些字符,指定子表达式(也叫做分组)。然后你就可以指定这个子表达式的重复次数了,你也可以对子表达式进行其它一些操作。这个时候,可以把括号中一组字符,看作一个整体了。 分组模式举例说明 如:查找字符串中,连续出现多个win字符串的字符。可以这样完 <?php $str = "this is win w
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-13
文件大小:153kb
提供者:
weixin_38625098
Python正则表达式教程之二:捕获篇
前言 在上一篇文中,我们介绍了关于Python正则表达式的基础,那么在这一篇文章里,我们将总结一下正则表达式关于捕获的用法。下面话不多说,来看看详细的介绍吧。 捕获 捕获和分组在正则表达式中有着密切的联系,一般情况下,分组即捕获,都用小括号完成(因此,小括号在正则表达式中也属于特殊字符,表达原含义时需要转义): (…) 正常分组,并捕获 (?:…) 分组,但是不捕获 举个例子,假设我们需要匹配一个座机号码: >>> m = re
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:56kb
提供者:
weixin_38672940
PHP实现正则表达式分组捕获操作示例
本文实例讲述了PHP实现正则表达式分组捕获操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 经过测试,发现php正则表达式获取分组捕获是从$0开始,而平时工作中Javascr ipt中的正则是$1..$9 在提取项目代码中的汉字时,因为当时操作速度很快(赶时间),很担心当时.properties的文件{\d}的数字顺序搞错了: 1、可能从{1}开始,而不是从{0}开始 2、可能跳着写了,比如第一个是{0}第二个需要替换的地方却写着{2} 因为使用人工手动操作的,所以这种情况是难以避免,只能说减少误操作。写
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:66kb
提供者:
weixin_38737144
一个简单的IP数据包捕获程序
能定时捕获经过本地网卡的IP分组,并可将捕获信息导出为txt文件或者导入txt文件
所属分类:
网络基础
发布日期:2020-12-31
文件大小:136kb
提供者:
qq_39235581
SCGLR:Fisher评分算法的扩展,在多变量上下文中将PLS回归与GLM估计结合在一起。协变量可以按主题分组-源码
格鲁吉亚 介绍 SCGLR是监督元器件广义线性回归(的开源实现 , , ),其识别,一大组可能multicolinear预测器中,强烈的尺寸最预测一组响应的。 SCGLR是偏最小二乘回归(PLSR)对单变量和多元广义线性框架的扩展。 PLSR特别适合分析大量的解释变量,许多研究已证明其在各种生物学领域的预测性能,例如遗传学( )或生态学( )。 PLSR非常适合连续变量,最大程度地提高了因变量的线性组合与协变量的线性组合之间的协方差,而SCGLR适用于非高斯结果和非连续协变量。 SC
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:1mb
提供者:
weixin_42104906
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