# 数据集
#### 介绍
存放在我流量识别的研究过程中,处理好的数据集
#### 6ClassDataSet_ISCXVPN2016
该文件夹中存放我读研期间处理出来的流量数据集
其中
**zip** 压缩包中存放了矢量化后的流量图像
**npy** 为处理好的数据集,具体使用方式可参考我写的[CSDN文章](https://blog.csdn.net/qq_26095375/article/details/103361462)
> 文件命名规则
**header** 表示截取流量包的头部
**flow** 表示截取单向流
**session** 则表示截取双向会话流
**784** 表示一维截取方式下的784字节
**28_28** 表示二维截取方式下的28*28图像矩阵
如有使用疑问可私信我,nebula.xu@qq.com
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
流量识别的研究过程中,处理好的数据集.zip
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2024-05-22
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数据集 数据集内的筛选与排序 在填充数据集之后,通常会发现使用表中的不同记录子集或以不同顺序查看数据很有用。可以通过对数据集内的数据进行筛选和排序来实现这一点。若要简化此过程,可以创建数据视图,数据视图提供可合并筛选器和排序条件的对象,可用作数据绑定的源。 改用内置的数据集功能来筛选和排序。有两个选择: (1)数据表支持Select 方法,您可调用该方法来筛选和排序。该方法并不更改表中记录的内容和顺序,相反,它向您提供一个记录列表(或数组)表示所指定的条件。 (2)可以使用数据视图(DataView 对象)。数据视图是一个对象,它作为数据表之上的层,提供经过筛选和排序后的表内容视图。(还可以使用数据视图管理器,它的行为像数据视图集合。)数据视图类似于数据库中的视图,因为它不是数据的副本。相反,它只是查看表中数据的另一种方式。 数据视图 数据视图是位于数据表之上的独立对象,是对单一数据进行过滤和排序后的视图,可以用作绑定控件的数据源,也可以为一个数据表创建多个数据视图,视图数据行实际引用了数据行的DataRowView对象,数据视图的RowFilter 属性,可以用来筛选数据表中的记录
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流量识别的研究过程中,处理好的数据集.zip (30个子文件)
新建文本文档.txt 2KB
DataSet-develop
LICENSE 18KB
6ClassDataSet_ISCXVPN2016
reame.md 523B
header_session_32_32_PNGSet.zip 14.21MB
dataset_6class_32_32_session.npy 72.41MB
dataset_6class_1024_flow.npy 96.29MB
header_session_784_PNGSet.zip 20.38MB
dataset_6class_28_28_flow.npy 73.94MB
header_session_1024_PNGSet.zip 21.22MB
dataset_6class_28_28_session.npy 55.6MB
header_flow_1024_PNGSet.zip 27.41MB
dataset_6class_784_flow.npy 73.94MB
header_session_28_28_PNGSet.zip 14.06MB
header_flow_784_PNGSet.zip 26.2MB
dataset_6class_784_session.npy 55.6MB
header_flow_32_32_PNGSet.zip 18.09MB
dataset_6class_32_32_flow.npy 96.29MB
header_flow_28_28_PNGSet.zip 17.79MB
dataset_6class_1024_session.npy 72.41MB
.keep 0B
README.md 734B
TrafficDataSet
GamesTraffic
20190508
no_label
pcap1.csv 78.48MB
pcap2.csv 46.43MB
.keep 0B
with_label
output_tcp.csv 7.38MB
output_udp.csv 124KB
.keep 0B
.keep 0B
.keep 0B
.keep 0B
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