Debian的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Smart Log Data Analytics: Techniques for Advanced Security Analysis

為了解決Debian的問題，作者Skopik, Florian,Wurzenberger, Markus,Landauer, Max 這樣論述：

Florian Skopik is Head of the Cyber Security Research Program at the Austrian Institute of Technology (AIT) with a team comprising around 30 people. He spent 10+ years in cyber security research, before, and partly in parallel, another 15 years in software development. Nowadays, he coordinates natio

nal and large-scale international research projects, as well as the overall research direction of the team. His main interests are centered on critical infrastructure protection, smart grid security and national cyber security and defense. Since 2018, Florian further works as ISO 27001 Lead Auditor.

Before joining AIT in 2011, Florian was with the Distributed Systems Group at the Vienna University of Technology as a research assistant and post-doctoral research scientist from 2007 to 2011, where he was involved in a number of international research projects dealing with cross-organizational co

llaboration over the Web. In context of these projects, he also finished his PhD studies. Florian further spent a sabbatical at IBM Research India in Bangalore for several months. He published more than 125 scientific conference papers and journal articles and holds more than 50 industry recognized

security certifications, including CISSP, CISM, CISA, CRISC, and CCNP Security. In 2017 he finished a professional degree in Advanced Computer Security at the Stanford University, USA. Florian is member of various conference program committees and editorial boards and standardization groups, such as

ETSI TC Cyber and OASIS CTI. He frequently serves as reviewer for numerous high-profile journals, including Elsevier’s Computers & Security. He is registered subject matter expert of ENISA in the areas of new ICTs and emerging application areas as well as Critical Information Infrastructure Protect

ion (CIIP) and CSIRTs cooperation. In his career, he gave several keynote speeches, organized scientific panel discussions at flagship conferences, such as a smart grid security panel at the IEEE Innovative Smart Grid Technologies (ISGT) conference in Washington D.C., and acted as co-moderator of th

e National Austrian Cyber Security Challenge 2017, and as jury member of the United Nations Cyber Security Challenge 2019. Florian is IEEE Senior Member, Senior Member of the Association for Computing Machinery (ACM), Member of (ISC)2, Member of ISACA and Member of the International Society of Autom

ation (ISA).Markus Wurzenberger is a scientist and project manager at the Austrian Institute of Technology (AIT), located in Vienna, Austria. His main research interests are log data analysis with focus on anomaly detection and cyber threat intelligence (CTI). This includes the development of (i) no

vel machine learning that allow online processing of large amounts of log data to enable attack detection in real time, and (ii) artificial intelligence (AI) methods and concepts for extracting threat information from anomalies to automatically generate actionable and shareable CTI. Besides the invo

lvement in several national and international research projects, Markus is one of the key researchers working on AIT’s anomaly detection project AECID (Automatic Event Correlation for Incident Detection). Among the most prominent solutions developed within this project, Markus and his team created A

Miner, a software component for log analysis, which implements several anomaly detection algorithms and is included as package in the official Debian distribution. In 2016, Markus enrolled for his PhD studies in computer science at the Vienna University of Technology, with focus on anomaly detection

in computer log data. The subject of his PhD aligns with several national and international research projects AIT is involved in. In 2015 Markus obtained his Master’s Degree in Technical Mathematics at the Vienna University of Technology. Since 2014 he is a full-time researcher at AIT in the area o

f cyber security. Max Landauer finished his Bachelor’s Degree in Business Informatics at the Vienna University of Technology in 2016. In 2017, he joined the Austrian Institute of Technology (AIT), where he carried out his Master’s Thesis on clustering and time-series analysis of system log data. He

started his PhD studies as a cooperative project between the Vienna University of Technology and the Austrian Institute of Technology in 2018. For his dissertation, Max is working on an automatic threat intelligence mining approach that extracts actionable CTI from raw log data. The goal of this res

earch is to transform threat information shared by different organizations into abstract alert patterns that allow detection and classification of similar attacks. Moreover, Max is a maintainer of the logdata-anomaly-miner (AMiner), an Open-Source agent for parsing and analyzing all kinds of system

logs, that is developed at AIT and available in the Debian distribution. He is also contributing to multiple other tools that are part of AECID (Automatic Event Correlation for Incident Detection), a framework for all kinds of efficient and scalable log data analysis techniques such as parser genera

tion and log clustering. Max has multiple years of experience with nationally and internationally funded projects in numerous areas, including machine learning, artificial intelligence, cyber-physical systems, and digital service chains. He is currently employed as a Junior Scientist in the center f

or Digital Safety and Security at the Austrian Institute of Technology. His main research interests are log data analysis, anomaly detection, and cyber threat intelligence.

Debian進入發燒排行的影片

基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊

為了解決Debian的問題，作者劉紹暉 這樣論述：

近年全球自駕車技術如雨後春筍般的冒出，現階段的技術大多都已進入了道路測試階段，像是自駕巴士、園區自駕接駁車等，因此自駕車的定位對於行車安全是一個相當重要的能力之一，而 AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）演算法是常用的定位方法，但此演算法若在初始位置發生定位錯誤，會引發交通安全的問題。因此本研究利用CNN（Convolutional Neural Network）模型來辨識自駕車前方的特殊景色，為AMCL 提供一個接近實際位置的參考座標，進而讓 AMCL 的初始粒子散佈在其座標周圍，故得以快速收斂在正確的位置上。本研究先提出路段景像定位法，雖然可以解

決此迷航問題，但是由於需事先經驗區分路段，導致人工成本太高。為了改善此問題，我們利用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）萃取路段上的特徵點，並利用形態學將群聚的特徵點結合為特徵物件，隨後利用二維向量來描述此特徵物件的形狀及主軸角，最後會根據此向量的匹配對是否超過預設比率來決定路段的長度，進而解決因人工所擇選的固定長度路段，導致人工成本過高之問題。特徵點的萃取對於影像匹配是一個重要的角色，若特徵點萃取過少，會造成匹配點對數量過少，導致匹配失敗或是匹配的準確度降低。為了解決此問題，本研究提出飽和點極性演算法加快找出飽和色彩，然後透過調整影像色彩的飽和度，來增加影

像色彩對比，進一步讓ORB 演算法在特徵點檢測時提升萃取到的特徵點數量。綜上，本論文提出路段景像、路段特徵物件及快速強化色彩飽和對比等技術，可增強影像特徵並解決自駕車的迷航問題，進而強化了行車安全。

用芯探核：龍芯派開發實戰

為了解決Debian的問題，作者胡偉武 這樣論述：

這是一本帶領讀者快速熟悉、掌握龍芯派開發的專著。   本書基於龍芯派二代開發板，首先由淺入深地介紹了龍芯派二代的架構、龍芯派的啟動和開發配置、Linux 基本操作與常用工具等內容，帶領讀者快速上手龍芯派；然後通過Qt 程式設計、智慧家居、無人機編隊系統、數位採集系統、個人路由器、網路加速、圖像識別、語音關鍵字檢索等多個專案，手把手地帶領讀者掌握龍芯派開發的方法，並提供了專案代碼供讀者一步步學習。 胡偉武：龍芯中科技術有限公司董事長。 杜安利：龍芯中科技術有限公司副總裁。長期從事國產嵌入式電腦、國產軟硬體設備的研發和管理工作，在能源、交通、網安通信、工業互聯網等多個領域，提

供基於國產龍芯處理器的應用解決方案，奮戰在我國電子資訊化、工業控制設備國產化、安全應用的第一線。 喬崇：龍芯中科技術有限公司嵌入式事業部技術總監，參與龍芯系列晶片的研發工作，目前在龍芯負責嵌入軟體bios、內核、嵌入式作業系統、模擬器、模擬器的研發工作。 葉騏寧：龍芯中科技術有限公司嵌入式事業部工程師。 第01章 初識龍芯派 1．1　主機板簡介　002 1．2　背景知識　003 1．2．1　LoongISA、ARM 和X86　003 1．2．2　龍芯處理器的起源和發展　003 第02章　啟動龍芯派 2．1　第一次上電啟動　006 2．1．1　上電檢查與開機　006 2

．1．2　串口通信獲知主機板狀態　006 2．2　連接顯示器　012 2．2．1　關於顯示器的基礎知識　012 2．2．2　連接顯示器　013 2．2．3　修改顯示模式　013 2．3　連接網路　015 2．3．1　連接有線網路　015 2．3．2　連接無線網路　017 2．3．3　修改網路參數　018 2．3．4　網路應用： SSH 遠程式控制制　019 2．3．5　網路應用： Samba 檔共用　020 2．4　安裝系統　021 2．4．1　平臺基礎知識　021 2．4．2　安裝Loongnix　022 2．4．3　安裝Debian　025 第03章　使用龍芯派 3．1　基本操作　028

3．1．1　龍芯支援的Linux 發行版本　028 3．1．2　Linux 系統目錄樹　028 3．1．3　用戶許可權　030 3．1．4　Linux 基礎命令　031 3．1．5　Linux 進階命令　041 3．2　常用工具　058 3．2．1　套裝軟體管理　058 3．2．2　編輯器　071 3．2．3　編譯器　072 3．2．4　調試器　075 3．2．5　git　079 3．2．6　Docker　081 第04章　龍芯派的軟體發展 4．1　嵌入式開發　085 4．1．1　本地編譯和交叉編譯　086 4．1．2　龍芯工具鏈　087 4．1．3　搭建Linux 編譯環境　088 4．

1．4　第一個Linux 程式　102 4．2　系統程式設計　103 4．2．1　搭建系統編譯環境　103 4．2．2　PMON　104 4．2．3　更新PMON　106 4．2．4　編譯內核　107 4．2．5　更換編譯好的內核　112 4．2．6　系統模組和驅動　113 4．2．7　GPIO 管腳複用配置　115 4．3　感知世界　118 4．3．1　嵌入式系統外設　119 4．3．2　GPIO - LED 版摩爾斯電碼　119 4．3．3　PWM - LED 閃光燈　124 第05章　基於Qt 開發拼圖遊戲的設計與實現 5．1　應用需求設計　132 5．1．1　應用功能　132 5．1

．2　應用介面預覽　133 5．2　配置交叉編譯環境　136 5．2．1　開發環境要求　136 5．2．2　交叉編譯的流程　136 5．2．3　下載安裝交叉編譯工具鏈　136 5．2．4　下載Qt 源碼　137 5．2．5　選擇需要的選項參數　138 5．2．6　編譯Qt 源碼　139 5．2．7　下載Qt Creator 4．8　140 5．2．8　在Qt Creator 中配置交叉編譯環境　141 5．3　使用Qt Creator　143 5．4　主體代碼前的準備　146 5．4．1　標頭檔配置　146 5．4．2　函數和主要變數聲明　147 5．5　構造遊戲介面　148 5．5．1　介面

初始化　148 5．5．2　創建計時器，構建計時、計分、 計步聯繫　149 5．5．3　繪製圖片分割線　149 5．5．4　添加功能按鈕　150 5．5．5　放置圖片　152 5．6　圖片切割，打亂圖片　153 5．6．1　使用cutImage() 分割圖片　153 5．6．2　挖空圖片塊　153 5．6．3　使用Random() 函數打亂圖片塊　153 5．6．4　圖片移動　155 5．7　滑鼠事件　156 5．7．1　判斷拼圖狀態，關聯計步　156 5．7．2　為滑鼠操作添加限定條件　157 5．8　計時得分　158 5．8．1　判斷完成狀態　158 5．8．2　彈出分數對話方塊　159

5．9　將應用拷貝到龍芯派上　160 5．10　實戰演練　161 5．10．1　嘗試解決一個bug　161 5．10．2　為拼圖遊戲添加鍵盤控制　162 5．11　項目總結　165 第06章　使用感測器搭建智慧家居原型 6．1　項目概覽　167 6．2　主要技術要點　168 6．3　系統架構　168 6．3．1　實體層　168 6．3．2　網路層　169 6．3．3　應用層　170 6．4　雲- 端通信部分搭建　171 6．4．1　環境準備　171 6．4．2　阿裡雲Python 開發環境搭建　171 6．4．3　構建Python 虛擬環境　171 6．4．4　安裝阿裡雲Python 依賴的

庫　172 6．4．5　安裝Python 的串口庫pyserial　174 6．4．6　註冊阿裡雲平臺　175 6．4．7　編寫通信程式　175 6．5　項目總結　178 第07章　基於室內定位技術的無人機編隊系統 7．1　應用概覽　180 7．2　主要技術要點　181 7．3　系統架構　181 7．3．1　飛行器定位導航流程　182 7．3．2　飛行器系統　182 7．3．3　室內定位系統　183 7．3．4　龍芯派編隊導航系統　184 7．4　搭建龍芯派編隊導航系統　185 7．4．1　環境準備　185 7．4．2　實現系統連接　185 7．4．3　飛行軌跡腳本　187 7．5　實戰演練

　190 7．6　附錄：單架無人機飛行腳本參考代碼　190 7．7　項目總結　194 第08章　基於libmodbus 開發數位採集系統 8．1　開發流程概述　198 8．2　基於龍芯派的交叉編譯環境搭建　198 8．2．1　交叉編譯libmodbus 開發庫　199 8．2．2　下載安裝交叉編譯工具鏈　199 8．2．3　下載libmodbus 源碼　200 8．2．4　指定交叉編譯工具鏈　200 8．2．5　編譯libmodbus 源碼　200 8．2．6　配置Code：：Blocks　201 8．3　主體代碼前的準備　203 8．3．1　設定檔格式　203 8．3．2　資料表結構設計　

204 8．4　主體函數實現　204 8．5　資料獲取模組　206 8．6　資料處理模組　208 8．6．1　libmodbus 實現的資料收發流程　208 8．6．2　資料處理模組的代碼實現　211 8．7　報警模組　213 8．7．1　短信報警　213 8．7．2　郵件報警　214 8．8　資料入庫　215 8．8．1　SQLite 3 介紹　215 8．8．2　結果入庫　216 8．9　編譯應用程式並移植到龍芯派上　216 8．10　項目總結　217 第09章　使用OpenWrt 搭建個人路由器 9．1　需求設計　219 9．1．1　系統需求　219 9．1．2　應用需求　220 9．

2　系統選型　220 9．2．1　資源考察　220 9．2．2　OpenWrt 簡介　221 9．2．3　如何提問和參與　222 9．3　添加硬體平臺　223 9．3．1　熟悉源碼　223 9．3．2　流程梳理　225 9．3．3　開始移植　225 9．4　深入開發環境　228 9．4．1　使用Linux 作業系統　228 9．4．2　開啟旅程　229 9．5　應用開發入門　234 9．5．1　系統軟體　234 9．5．2　網頁應用　235 9．6　項目總結　235 第10章　使用 DPDK 進行網路加速 10．1　初識DPDK　237 10．1．1　為什麼要用DPDK　237 10．1．2

　DPDK 能做什麼　238 10．1．3　DPDK 的框架簡介　239 10．2　再觀DPDK　239 10．2．1　體系架構相關　239 10．2．2　DPDK EAL 初始化過程　241 10．3　DPPK EAL 中的重要函數　246 10．3．1　rte_eal_cpu_init(void)　246 10．3．2　eal_hugepage_info_init()　248 10．3．3　rte_eal_pci_init()　251 10．3．4　rte_eal_memory_init()　257 10．3．5　rte_eal_memzone_init()　268 10．3．6　rte_

eal_pci_probe()　271 10．4　DPDK 的運行　274 10．4．1　在龍芯派上運行DPDK 的常式l2fwd　274 10．4．2　DPDK 的應用實例：l2fwd程式解析　276 10．5　項目總結　281 第11章　使用 DPDK 進行網路加速 使用 OpenCV+Qt 實現圖像識別 11．1　準備工作　283 11．2　Buildroot 構建檔案系統　284 11．2．1　下載Buildroot　284 11．2．2　Buildroot 目錄結構　285 11．2．3　配置Buildroot　286 11．3　內核編譯並添加到啟動項　290 11．3．1　內核編

譯　290 11．3．2　添加龍芯啟動項　291 11．4　搭建Qt+OpenCV 開發環境　293 11．5　OpenCV 基礎　296 11．5．1　Mat 基本圖像容器　297 11．5．2　圖元的表示　297 11．5．3　Haar 特徵　297 11．6　編寫第一個OpenCV 程式　297 11．6．1　代碼編寫　298 11．6．2　介面設計　301 11．6．3　程式測試　303 11．6．4　代碼優化　304 11．7　從攝像頭採集影像處理　308 11．7．1　準備工作　309 11．7．2　編寫採集代碼　310 11．8　實戰演練　314 11．8．1　採集人臉資訊　31

4 11．8．2　訓練採集到的人臉資訊　318 11．8．3　編寫人臉匹配程式　323 11．9　項目總結　328 第12章　語音關鍵字檢索 12．1　應用需求設計　330 12．2　配置交叉編譯環境　330 12．2．1　開發環境要求　331 12．2．2　下載安裝交叉編譯工具　331 12．3　系統代碼設計　332 12．3．1　系統函式定義　332 12．3．2　提取語音特徵　333 12．3．3　註冊語音作為範本　338 12．3．4　對待測語音進行檢測　339 12．4　將應用拷貝到龍芯派上　345 12．5　實戰演練　345 12．6　項目總結　346

團體測溫紀錄系統

為了解決Debian的問題，作者曾張義 這樣論述：

2019年12月嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）爆發以來，疫情快速擴散至全球而導致測溫設備嚴重不足，台灣教育界也掀起一陣DIY額溫槍的熱潮。隨著疫情持續延燒，體溫量測的相關設備也逐漸齊備，但是由於教育現場的特殊性，體溫測量就成為每日必做之例行事務。不管對學生、學生家長或是導師都造成不少的困擾，尤其是對需要將整班資料彙整後再上傳的導師而言，工作負擔是更加的沉重。因此，利用疫情之初DIY額溫槍套件為基礎（體溫測量）串接Linket7697（資料上傳）上傳至雲端，將班級成員透過一維條碼確認身份後進行測溫，再將身份與體溫自動上傳至雲端試算表或雲端資料庫（也可在斷線下儲存至SD卡），可以有效降低

因為測量體溫需彙整記錄所帶來的困擾，並且方便後續資料查詢與分析應用。