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基于SpringBoot的实时入侵监控检测系统框架（IDEA+HTML+CSS+jQuery+Java）

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简介：
本项目构建于Spring Boot之上，结合IDEA、HTML、CSS及jQuery等技术栈，旨在开发一套高效实时的安全入侵监控与检测系统，确保网站安全。 基于Spring Boot的实时入侵监控检测系统 技术栈：idea + HTML + CSS + jQuery + Java + SpringBoot + MySQL 管理员账号及密码： admin 123456 模块介绍： - 管理员： - 登陆模块 - 系统首页 - 实时监控 - 数据上传 - 协议解析 - 入侵检测： - 规则配置 - 入侵日志 - 用户个人信息管理 - 注销功能 数据库设计：采用MySQL，数据库名称为springbootids。管理员信息表结构如下： admin（字段包括）: Id, PWD, UpdateTime, UserName

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  • 基于SpringBoot的实时入侵监控检测系统框架（IDEA+HTML+CSS+jQuery+Java）
    优质
    本项目构建于Spring Boot之上，结合IDEA、HTML、CSS及jQuery等技术栈，旨在开发一套高效实时的安全入侵监控与检测系统，确保网站安全。 基于Spring Boot的实时入侵监控检测系统 技术栈：idea + HTML + CSS + jQuery + Java + SpringBoot + MySQL 管理员账号及密码： admin 123456 模块介绍： - 管理员： - 登陆模块 - 系统首页 - 实时监控 - 数据上传 - 协议解析 - 入侵检测： - 规则配置 - 入侵日志 - 用户个人信息管理 - 注销功能 数据库设计：采用MySQL，数据库名称为springbootids。管理员信息表结构如下： admin（字段包括）: Id, PWD, UpdateTime, UserName
     
  • 基于Python的入侵检测IDS系统4.0框架（HTML+CSS+jQuery+Python 3.9+Django）
    优质
    本项目是一款采用HTML、CSS与jQuery构建前端界面，并利用Python 3.9及Django开发后端逻辑，实现高效且用户友好的第四代入侵检测系统。 基于Python的入侵检测系统4.0 框架：html + css + jquery + python 3.9 + django+ scapy+snort 抓包工具：WinShark, etherDetect, sniffer 启动命令: `python manage.py runserver 0.0.0.0:8000` 用户类型： 管理员 用户名: admin 密码: 123456 模块介绍: 登录模型 实时入侵 (支持暂停) 数据上传 (上传抓包的文件并分析，和统计信息) 协议解析 （包括协议类型的识别、IP访问量或时间等统计数据） 入侵行为检测（根据不同的攻击规则来检查入侵行为并标记） 策略配置 日志记录 机器学习（从数据包中获取SQL注入与XSS攻击的数据，提取特征值进行训练及预测结果，支持深度学习应用） Snort辅助入侵检测 Snort策略配置 Snort历史日志查看功能 权限密码重置 退出登录 数据库设计采用csv格式存储用户信息。
     
  • 基于Python的高校舆情分析监控系统（框架：Flask+HTML+CSS+jQuery+TD-IDF）
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    本项目构建了一个基于Python的高校舆情分析监控系统，采用Flask作为Web框架，并结合HTML、CSS和jQuery进行前端开发。系统运用了TD-IDF算法对数据进行处理与分析，以实现高效精准的舆情监控功能。 Python高校舆情分析监控系统框架包括：flask、html、css、jquery、python以及TD-IDF、IDA和NLP算法，并使用mysql存储数据。在处理大量数据时，可以通过执行`truncate table tablename`命令重置表的ID值。该系统的爬虫模块分为三个部分：贴吧和微博。
     
  • 基于Python和Yolo的水表识别框架（HTML, CSS, jQuery, Python, IDEA, Django...）
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    本项目构建了一个用于自动识别图像中水表读数的系统，采用Python编程语言及YOLO目标检测算法。结合前端技术如HTML、CSS与jQuery实现用户界面设计，并使用Django框架进行后端开发，提供一个高效且直观的解决方案。 随着人工智能技术的不断进步，在传统行业中的应用也日益广泛。基于Python语言开发的水表识别系统结合了深度学习框架YOLO（You Only Look Once）进行图像识别，并使用前端技术html、css和jquery，后端技术python、django以及数据库MySQL来展示一个完整的智能解决方案。 该系统设计有两种用户角色：管理员与普通用户。管理员负责登录注册功能、管理用户信息及查看维护水表读数的识别结果；而普通用户则可以上传水表图像，并通过系统获取水表读取的数据。为了方便不同类型的用户的操作，确保系统的安全性和便捷性，提供了清晰明了的操作流程和模块划分。 在数据库设计方面，waterMeter是用于存储相关数据的主要数据库。良好的数据库设计方案能提高数据的处理速度与效率，进而提升整个系统的性能表现。该水表识别系统可能涉及用户信息、读数记录及历史识别结果等多个表格的数据管理需求。 前端页面的设计使用了html、css和jquery技术，旨在为用户提供美观且易于操作的界面体验。后端采用python语言开发，利用其简洁明了的语法与强大的库支持，在人工智能领域得到广泛应用。主要职责是处理从前端接收的数据，并调用YOLO模型进行图像识别工作。 YOLO框架以其高效性和准确性著称，适用于需要实时响应的应用场景。它将目标检测任务视为单一回归问题来解决，直接在整张图片上预测边界框和概率值；通过划分网格并让每个单元格负责特定区域内的物体中心点的定位，实现了快速识别过程。 Django是一个高效的Python Web框架，支持迅速开发且设计合理实用的应用程序。内置功能如用户验证、内容管理和站点地图等功能大大加速了Web应用的研发进程，在本系统中处理业务逻辑与模块间的交互，并实现数据库MySQL的数据交换操作。 作为流行的开源关系型数据库管理系统，MySQL凭借其高性能和高可靠性被广泛应用于各类网站后端服务之中。在该水表识别项目中，则用于存储用户信息、读数数据及其他重要资料。 基于Python及YOLO的此智能系统综合运用了人工智能技术、前端设计、后端开发以及数据库管理方法，不仅提升了传统人工抄录方式的效率和准确性，并且为居民或企业提供了更加便捷高效的用水管理系统解决方案。
     
  • 基于Python的人脸识别系统框架（HTML+CSS+jQuery+Django+MySQL+TensorFlow）
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    本项目构建于Python生态，整合HTML、CSS与jQuery实现前端交互，后端采用Django框架并连接MySQL数据库，结合TensorFlow进行人脸识别算法开发。 基于Python的人脸识别系统采用HTML + CSS + jQuery + Django + MySQL + TensorFlow框架构建。 用户类型包括： - 管理员：账号为admin，密码为123456。 - 普通用户：账号为qwe，密码同样为123456。 模块介绍如下： 管理员权限下包含以下功能模块： - 登录 - 用户管理 - 识别记录查看与操作 - 系统设置调整 - 安全退出 普通用户的可用功能包括： - 登录系统 - 利用人脸识别进行登录验证 - 查看个人的人脸识别历史记录 - 获取并更新人脸数据 - 修改个人信息相关内容 - 正常退出使用 数据库设计主要围绕face表展开。
     
  • 基于Snort的入侵检测系统
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    本项目基于开源入侵检测工具Snort开发，旨在构建一个高效的网络安全防护平台，通过实时监控和分析网络流量，识别并响应潜在威胁。 Snort 是一个功能强大且跨平台的轻量级网络入侵检测系统，采用开放源代码形式发行。它最初由 Martin Roesch 编写，并得到了世界各地众多程序员的支持与维护升级。
     
  • Java Web餐饮点餐系统框架：HTML+CSS+JS+jQuery+JSP+Servlet（SSM）
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    本项目为基于SSM框架的Java Web餐饮点餐系统，前端采用HTML、CSS及JavaScript构建界面，并使用jQuery增强交互体验，后端通过JSP和Servlet处理业务逻辑与数据交互。 餐饮业点餐系统+开题报告框架：前端使用html、css、javascript(js)、jquery及jsp；后端采用serlvet、java以及ssm架构，并且数据库选用mysql。 角色介绍： - 管理员 - 普通用户 模块介绍： 1. **管理员登录模块** 2. **管理员维护模块**：包含以下子模块 - 管理员添加模块 - 密码修改模块 3. **会员管理** 4. **餐桌管理**： 5. **菜品管理**： - 菜品类别管理模块 - 菜品信息管理模块